MLflow 2.14.0 包含多项重大功能和改进，我们非常激动地在此宣布！

主要功能：​

• MLflow Tracing：Tracing 是一款强大的工具，旨在通过允许您检查应用程序处理请求时生成的中间输出来增强您监控、分析和调试 GenAI 应用程序的能力。此次更新随附自动 LangChain 集成，以便尽可能轻松上手，但我们也为希望更精细地控制跟踪插装的用户实现了高级流畅 API 和低级客户端 API。有关更多信息，请参阅我们文档中的指南！
• Unity Catalog 集成：MLflow Deployments 服务器现已集成 Unity Catalog，允许您利用注册函数作为工具来增强您的聊天应用程序。有关更多信息，请参阅此指南！
• OpenAI 自动日志记录：现在已为 OpenAI 模型添加了自动日志记录支持。通过此功能，MLflow 将在调用 OpenAI API 时自动记录模型。每次发出请求时，输入和输出都将作为工件进行记录。有关更多信息，请参阅指南！

其他重要功能

• [模型] 支持 b64.encodebytes 编码的输入图像（#12087，@MadhuM02）
• [跟踪] 支持每 X 秒异步日志记录（#12324，@chenmoneygithub）
• [跟踪] 提供一种设置 urllib 连接数和最大值的方法（#12227，@chenmoneygithub）
• [项目] 使 MLflow 项目运行器支持提交 spark 作业到 databricks runtime >= 13（#12139，@WeichenXu123）
• [UI] 将“description”列添加到 runs 表中（#11996，@zhouyou9505）

错误修复

• [模型注册表] 处理无标头的预签名 URL（#12349，@artjen）
• [模型] 修复 ChatResponse 类的 docstring 顺序并使对象字段不可变（#12305，@xq-yin）
• [Databricks] 修复 get_databricks_nfs_temp_dir 和 get_databricks_local_temp_dir 中的 root 用户检查（#12186，@WeichenXu123）
• [跟踪] 修复 _init_server 进程终止挂起（#12076，@zhouyou9505）
• [评分] 修复 MLflow 模型容器和缓慢的测试 CI 失败（#12042，@WeichenXu123）

文档更新

• [文档] 增强对自动日志记录支持库的文档（#12356，@xq-yin）
• [跟踪，文档] 将 Langchain 添加为代码示例和 docstring（#12325，@sunishsheth2009）
• [跟踪，文档] 将 Pyfunc 添加为代码示例和 docstring（#12336，@sunishsheth2009）
• [文档] 在文档中添加关于查看跟踪异常的 FAQ 条目（#12309，@BenWilson2）
• [文档] 添加关于在使用多进程进行并行运行时“fork”与“spawn”方法的说明（#12337，@B-Step62）
• [文档] 修复函数包装的跟踪示例中的类型错误（#12338，@B-Step62）
• [文档] 在文档中添加 mlflow.search_traces 的“extract_fields”的示例用法（#12319，@xq-yin）
• [文档] 更新 LangChain 自动日志记录文档（#12306，@B-Step62）
• [文档] 添加跟踪文档（#12191，@BenWilson2）

有关完整的更改列表，请参阅发布更改日志，并访问 mlflow.org 查看最新文档。