MLflow 2.3.0

我们很高兴地宣布 MLflow 2.3.0 现已发布！

MLflow 2.3.0 包含几个主要功能和改进

功能

• [模型] 引入一个新的名为 transformers 的 Flavor (#8236, #8181, #8086, @BenWilson2)
• [模型] 引入一个新的名为 openai 的 Flavor (#8191, #8155, @harupy)
• [模型] 引入一个新的名为 langchain 的 Flavor (#8251, #8197, @liangz1, @sunishsheth2009)
• [模型] 添加对 Pytorch 和 Lightning 2.0 的支持 (#8072, @shrinath-suresh)
• [跟踪] 添加对记录 LLM 输入、输出和提示 Artifact 的支持 (#8234, #8204, @sunishsheth2009)
• [跟踪] 在 MLflow 跟踪服务器中添加对 HTTP 基本认证的支持 (#8130, @gabrielfu)
• [跟踪] 将 search_model_versions 添加到 Fluent API (#8223, @mariusschlegel)
• [Artifacts] 添加对并行下载 Artifact 的支持 (#8116, @apurva-koti)
• [Artifacts] 添加对 AWS 并行上传 Artifact 的支持 (#8003, @harupy)
• [Artifacts] 为 HttpArtifactRepository 的 Artifact 上传请求添加 Content Type 头部 (#8048, @WillEngler)
• [模型注册表] 在模型注册表中添加对已记录模型的别名支持 (#8164, #8094, #8055 @arpitjasa-db)
• [UI] 添加对自定义域名 Git 提供者的支持 (#7933, @gusghrlrl101)
• [评分] 添加插件支持以自定义 MLflow 服务端点 (#7757, @jmahlik)
• [评分] 为 MLflow 服务添加支持，允许配置多个推理工作节点 (#8035, @M4nouel)
• [Sagemaker] 在 Sagemaker 上添加对异步推理配置的支持 (#8009, @thomasbell1985)
• [构建] 移除 shap 作为 MLflow 的核心依赖项 (#8199, @jmahlik)

错误修复

• [模型] 修复了具有多个输入的模型的 TensorFlow 自动记录中的错误 (#8097, @jaume-ferrarons)
• [Recipe] 修复了 Pandas 2.0 更新后分析器对日期时间类型渲染中的错误 (#7925, @sunishsheth2009)
• [跟踪] 阻止在记录参数时，如果键已存在且值与要记录的参数相同时引发异常 (#8038, @AdamStelmaszczyk)
• [跟踪] 修复了 FileStore 后端删除实验时的问题 (#8178, @mariusschlegel)
• [跟踪] 修复了一个 UI 错误，即模型版本页面中的“源运行”字段指向错误的 Artifacts 集 (#8156, @WeichenXu123)
• [跟踪] 修复了重命名运行会将其当前生命周期状态还原为 UNFINISHED 的错误 (#8154, @WeichenXu123)
• [跟踪] 修复了文件 URI 可以用作模型版本源的错误 (#8126, @harupy)
• [项目] 修复了 MLflow 项目中包含子模块的问题 (#8050, @kota-iizuka)
• [示例] 修复了 Lightning 超参数调优示例 (#8039, @BenWilson2)
• [服务器基础设施] 修复了静态服务器文件的 Cache-Control 头部中的错误 (#8016, @jmahlik)

文档更新

• [示例] 添加了一个关于创建自定义模型 Flavor 的全新、详细示例 (#7867, @benjaminbluhm)

有关完整的变更列表，请参阅发布变更日志，并在mlflow.org 查看最新文档。