我们很高兴宣布 MLflow 1.18.0 已发布！
除了错误修复和文档更新外，MLflow 1.18.0 还包含以下特性和改进：
- 改进了 XGBoost、LightGBM 和 scikit-learn 的自动日志记录性能（#4416, #4473, @dbczumar）
- 为 MLflow 模型添加新的 PaddlePaddle 风格（#4406, #4439, @jinminhao）
- 引入分页的 ListExperiments API（#3881, @wamartin-aml）
- 在 Databricks 上记录的 MLflow 模型中包含运行时版本（#4421, @stevenchen-db）
- MLflow 模型现在除了现有的 conda 格式外，还可以以 pip requirements.txt 格式记录依赖项（#4409, #4422, @stevenchen-db）
- 添加对 scikit-learn 超参数搜索模型自动日志记录创建的子运行数量限制的支持（#4382, @mohamad-arabi）
- 改进 Databricks 上的 Artifact 上传/下载性能（#4260, @dbczumar）
- 将所有模型依赖项从 conda 迁移到 "pip" 部分（#4393, @WeichenXu123）
有关完整的变更列表，请参阅版本变更日志，并在 mlflow.org 查看最新文档。