MLflow 平台

MLflow 2.16.0

2024年8月30日 ·3 分钟阅读

我们很高兴地宣布 MLflow 2.16.0 的发布。此版本包含许多主要功能和改进！

LlamaIndex 增强功能🦙 - 为了在 LlamaIndex 集成中提供更大的灵活性，我们现在支持用于日志记录的 models-from-code 功能，扩展了基于引擎的日志记录，并拓宽了对外部向量存储的支持。
LangGraph 支持 - 我们已扩展 LangChain 集成，以支持代理框架 LangGraph。通过跟踪和使用 models-from-code 功能进行日志记录的支持，创建和存储代理应用程序从未如此简单！
AutoGen 跟踪 - MLflow 现在提供对使用 Microsoft AutoGen 框架构建的多轮代理应用程序进行跟踪的全面自动支持。通过 mlflow.autogen.autolog() 启用自动日志记录将为您使用 AutoGen 构建的代理进行仪器化。
AI Gateway 的插件支持 - 您现在可以定义自己的提供程序接口，这些接口将与 MLflow 的 AI Gateway（也称为 MLflow 部署服务器）配合使用。创建可安装的提供程序定义将允许您将 Gateway 服务器连接到您选择的任何 GenAI 服务。

功能

[UI] 为 MLflow artifact viewer 添加更新的部署使用示例（#13024，@serena-ruan，@daniellok-db）
[Models] 支持通过 models-from-code 功能记录 LangGraph 应用程序（#12996，@B-Step62）
[Models] 扩展 Langgraph 代理的自动授权直通支持（#13001，@aravind-segu）
[Models] 扩展 LangChain 应用程序日志记录支持，以包含 UCFunctionToolkit 依赖项（#12966，@aravind-segu）
[Models] 支持通过 models-from-code 功能直接保存 LlamaIndex 引擎（#12978，@B-Step62）
[Models] 在 LlamaIndex flavor 中支持 models-from-code（#12944，@B-Step62）
[Models] 移除输入示例的数据结构转换，以确保与推理签名增强兼容性（#12782，@serena-ruan）
[Models] 添加从 pyfunc 模型包装器内部检索底层模型对象的功能（#12814，@serena-ruan）
[Models] 为模型签名添加 spark vector UDT 类型支持（#12758，@WeichenXu123）
[Tracing] 添加 AutoGen 的跟踪支持（#12913，@B-Step62）
[Tracing] 降低跟踪的延迟开销（#12885，@B-Step62）
[Tracing] 为 trace 装饰器添加 Async 支持（#12877，@MPKonst）
[Deployments] 在 AI Gateway（部署服务器）中引入插件提供程序系统（#12611，@gabrielfu）
[Projects] 添加对 Databricks 中 MLflow Projects run 的参数提交支持（#12854，@WeichenXu123）
[Model Registry] 引入对开源 Unity Catalog 作为模型注册表服务的支持（#12888，@artjen）

错误修复

[Tracking] 减少 model-history tag 的内容，仅保留必要字段（#12983，@harshilprajapati96）
[Models] 修复定义加载 transformers 模型时使用的设备的行为（#12977，@serena-ruan）
[Models] 修复 LlamaIndex 的 evaluate 行为（#12976，@B-Step62）
[Models] 由于包弃用，将 pkg_resources 替换为 importlib.metadata（#12853，@harupy）
[Tracking] 修复 OpenAI autolog 跟踪的错误处理（#12841，@B-Step62）
[Tracking] 修复连接 SFTP artifact store 时可能发生的死锁情况（#12938，@WeichenXu123）
[Tracking] 修复 LangChain 模型系统中 code_paths 依赖项未正确初始化的_问题（#12923，@harshilprajapati96）
[Tracking] 修复记录指标值时的类型错误（#12876，@beomsun0829）
[Tracking] 在收集 GPU 指标时正确捕获 NVML 错误（#12903，@chenmoneygithub）
[Deployments] 改进 OpenAI 提供程序的 Gateway 模式支持（#12781，@danilopeixoto）
[Model Registry] 修复在 UC 模型注册期间从非标准 DBFS 位置下载时删除 artifact 的问题（#12821，@smurching）

文档更新

有关更改的完整列表，请参阅发布更改日志，并查看 mlflow.org 上的最新文档。