我们很高兴宣布 MLflow 2.21.0 发布！此版本包含许多重要的功能、增强功能和错误修复。

主要新特性​

• 📚 文档重新设计：MLflow 文档已全面改版，采用新的基于 MDX 的网站，提供更好的导航，让您更轻松地找到所需信息！（#13645，@daniellok-db）
• 🤖 Prompt Registry：MLflow Prompt Registry 是一个强大的工具，可简化您 GenAI 应用中的提示工程和管理。它使您能够在组织内对提示进行版本控制、跟踪和重用。（#14795，#14834，#14936，@B-Step62，#14960，#14984，@daniellok-db，#14909，@hubertzub-db）
• 🖥️ OpenAI Agent SDK：MLflow Tracing 现在支持 OpenAI 开发的多代理框架 OpenAI Agent SDK。（#14987，@B-Step62）
• ⚡️ FastAPI Scoring Server：MLflow 推理服务器已从 Flask 迁移到 FastAPI，实现了基于 ASGI 的可扩展推理，以提高性能和吞吐量。（#14307，@TomeHirata）
• 🔍 增强的 Tracing 功能：MLflow Tracing 现在支持同步/异步生成器以及 Async OpenAI 的自动跟踪，提供了更灵活、更全面的跟踪选项。（#14459，#14400，#14793，#14792，@B-Step62）

功能

• [Sqlalchemy / Tracking] 支持带客户端证书的 MySQL SSL 连接（#14839，@aksylumoed）
• [Artifacts] 支持 ADLS artifact 仓库（#14723，@serena-ruan）
• [Tracking] 添加 txtai 集成的导入和文档（#14712，@B-Step62）
• [Models] 为 Pyfunc Models 引入用户认证策略（#14538，@aravind-segu）
• [Tracking] 支持新的 Google GenAI SDK（#14576，@TomeHirata）
• [Tracking] 支持从 DSPy 内置编译和评估生成 trace（#14400，@B-Step62）
• [Tracking] 添加 mlflow.log_trace API（#14418，@TomeHirata）
• [Models] ChatAgent LangGraph 和 LangChain 连接器（#14215，@bbqiu）

错误修复

• [Models] 修复警告处理程序模块中的无限递归错误（#14954，@BenWilson2）
• [Model Registry] 修复 ModelRegistry RestStore 的无效类型问题（#14980，@B-Step62）
• [Tracking] 修复：ExperimentViewRunsControlsActionsSelectTags 在 set-tag 请求失败时未将加载状态设置为 false。（#14907，@harupy）
• [Tracking] 修复创建标签时的错误，该错误会导致包含 ": " 的标签值被截断（#14896，@harupy）
• [Tracking] 修复 AMD GPU 监视器的误报警（#14884，@B-Step62）
• [Tracking] 修复 mlflow.doctor，以便在找不到 mlflow 时回退到 mlflow-skinny（#14782，@harupy）
• [Models] 处理 LangGraph 的重大更改（#14794，@B-Step62）

文档更新

• [Tracking] 添加关于跨线程使用 MLflow Tracing 的指南（#14881，@B-Step62）
• [Docs] 添加 deepseek 跟踪指南（#14826，@B-Step62）
• [Docs] 更新 llama Jupyter Notebook 源代码（#14754，@emmanuel-ferdman）
• [Docs] 将 Databricks Community Edition 替换为 Lighthouse（#14642，@TomeHirata）
• [Docs] 更新模型代码指南和聊天模型指南，始终推荐使用模型代码（#14370，@smurching）
• [Artifacts] [DOC-FIX #14183] 改进 'download_artifacts' 中 'artifact_uri' 的文档（#14225，@vinayakkgarg）

如需全面的变更列表，请参阅发布日志，并查看 mlflow.org 上的最新文档。