MLflow 2.5.0

MLflow 2.5.0 包含几项主要功能和改进

• [MLflow AI Gateway] 我们很高兴地宣布发布 MLflow AI Gateway，这是一个强大的工具，旨在简化组织内各种大型语言模型 (LLM) 提供商（如 OpenAI 和 Anthropic）的使用和管理。它提供了一个标准化的接口，简化了与这些服务的交互，并提供了集中、安全的凭证管理。要开始使用 MLflow AI Gateway，请查看文档：https://mlflow.org.cn/docs/latest/gateway/index.html。 (#8694, @harupy, @BenWilson2, @dbczumar)
• [认证] 我们很高兴地宣布为 MLflow Tracking 和 MLflow Model Registry 发布认证和授权支持，为这两个服务提供集成的访问控制功能。要开始使用，请查看文档：https://mlflow.org.cn/docs/latest/auth/index.html。 (#9000, #8975, #8626, #8837, #8841, @gabrielfu, @harupy)

功能特性

• [模型] 为包含不可序列化组件的 LangChain flavor 添加支持 (#8736, @liangz1)
• [评分] 从模型输出 schema 推断 spark udf 返回类型 (#8934, @WeichenXu123)
• [模型] 添加自动签名推断支持 (#8860, #8782 #8795, #8725, @jerrylian-db)

错误修复

• [安全性] 通过增强路径验证，提高对 Windows 上 LFI 攻击的鲁棒性 (#8999, @serena-ruan)
  • 如果您在 Windows 上使用 mlflow server 或 mlflow ui，我们建议您尽快升级到 MLflow 2.5.0。
• [评分] 支持可空数组类型值作为 spark_udf 返回值 (#9014, @WeichenXu123)
• [模型] 当将自定义模型代码添加到系统路径时，恢复系统模块的缓存删除 (#8722, @trungn1)
• [模型] 为 mlflow 版本锁定添加微版本 (#8687, @C-K-Loan)
• [工件] 防止手动删除的工件导致工件垃圾回收失败 (#8498, @PenHsuanWang)

文档更新

• [文档] 更新 .push_model_to_sagemaker 文档 (#8851, @pdifranc)
• [文档] 修复 Azure ML 文档的无效链接 (#8800, @dunnkers)
• [工件 / 文档 / 模型 / 项目] 添加有关 OCI MLflow 插件的信息，以实现与 Oracle Cloud Infrastructure 服务的无缝集成。 (#8707, @mrDzurb)

弃用

• [模型] 弃用 gluon 模型 flavor。mlflow.gluon 模块将在未来的版本中移除。 (#8968, @harupy)

有关更改的完整列表，请参阅版本更改日志，并在mlflow.org 上查看最新的文档。