我们很高兴地宣布 MLflow 1.18.0 发布！

除了错误修复和文档改进之外，MLflow 1.18.0 还包含以下新功能和改进：

• XGBoost、LightGBM 和 scikit-learn 的自动日志记录性能改进（#4416，#4473，@dbczumar）
• 为 MLflow Models 添加新的 PaddlePaddle 支持（#4406，#4439，@jinminhao）
• 引入分页的 ListExperiments API（#3881，@wamartin-aml）
• 包含在 Databricks 上记录的 MLflow Models 的运行时版本（#4421，@stevenchen-db）
• MLflow Models 现在除了现有的 conda 格式外，还以 pip requirements.txt 格式记录依赖项（#4409，#4422，@stevenchen-db）
• 添加支持限制 scikit-learn 超参数搜索模型通过自动日志记录创建的子运行的数量（#4382，@mohamad-arabi）
• 提高在 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）

有关完整的更改列表，请参阅 发行说明，并查看 mlflow.org 上的最新文档。