MLflow 2.5.0 包含多项重要功能和改进

• [MLflow AI Gateway] 我们很高兴地宣布推出 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，并实现了凭证的集中、安全管理。要开始使用 MLflow AI Gateway，请参阅文档：https://mlflow.org.cn/docs/latest/gateway/index.html。 ( #8694, @harupy, @BenWilson2, @dbczumar )
• [身份验证] 我们很高兴地宣布为 MLflow Tracking 和 MLflow Model Registry 推出身份验证和授权支持，为这两个服务提供了集成的访问控制功能。要开始使用，请参阅文档：https://mlflow.org.cn/docs/latest/auth/index.html。 ( #9000, #8975, #8626, #8837, #8841, @gabrielfu, @harupy )

功能

• [模型] 为 LangChain 提供了对包含不可序列化组件的 chain 的支持 ( #8736, @liangz1 )
• [评分] 从模型输出来推断 spark udf 返回类型 ( #8934, @WeichenXu123 )
• [模型] 添加对自动签名推断的支持 ( #8860, #8782 #8795, #8725, @jerrylian-db )

错误修复

• [安全] 通过增强路径验证，提高对 Windows 上 LFI 攻击的健壮性 ( #8999, @serena-ruan )
  • 如果您正在 Windows 上使用 mlflow server 或 mlflow ui，我们建议尽快升级到 MLflow 2.5.0。
• [评分] 支持将可空数组类型的值作为 spark_udf 的返回值 ( #9014, @WeichenXu123 )
• [模型] 添加自定义模型代码到系统路径时，回滚系统模块的缓存删除 ( #8722, @trungn1 )
• [模型] 在 mlflow 版本固定中添加微版本 ( #8687, @C-K-Loan )
• [构件] 防止手动删除的构件导致构件垃圾回收失败 ( #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 )
• [构件 / 文档 / 模型 / 项目] 增加了关于 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。mlflow.gluon 模块将在未来版本中删除。 ( #8968, @harupy )

有关更改的完整列表，请参阅 发行版变更日志，并查看 mlflow.org 上的最新文档。