MLflow 2.8.1 是一个补丁版本，包含一些关键的错误修复以及对我们持续进行的文档重构工作的更新。
主要细节
- API `mlflow.llm.log_predictions` 已被标记为弃用，因为其功能已并入 `mlflow.log_table`。此 API 将在 2.9.0 版本中移除。（#10414，@dbczumar）
错误修复
- [Artifacts] 修复了 2.8.0 版本中从已注册模型下载单个文件失败的回归问题（#10362，@BenWilson2）
- [Evaluate] 修复了在使用 LLM `judge` 指标时 `mlflow.evaluate` 对 `Azure OpenAI` 集成的支持（#10291，@prithvikannan）
- [Evaluate] 将 `make_genai_metric` API 中的 `Examples` 改为可选（#10353，@prithvikannan）
- [Evaluate] 在使用 `mlflow.evaluate` 处理 LLM 结果时移除 `fastapi` 依赖（#10354，@prithvikannan）
- [Evaluate] 修复语法问题并改进生成的提示模板的格式（#10402，@annzhang-db）
- [Gateway] 修复 Gateway 配置验证器对 OpenAI 执行实例类型验证的预检查（#10379，@BenWilson2）
- [Tracking] 修复使用异步日志记录时线程间歇性挂起的问题（#10374，@chenmoneygithub）
- [Tracking] 为 `mlflow.login()` API 添加超时，以捕获无效主机名配置输入错误（#10239，@chenmoneygithub）
- [Tracking] 在系统指标日志记录结束时添加 `flush` 操作（#10320，@chenmoneygithub）
- [Models] 更正 Prompt Engineering UI 中的提示模板生成逻辑，以便提示可以在 Python API 中使用（#10341，@daniellok-db）
- [Models] 修复 `mlflow.shap.log_explanation` 中 `SHAP` 模型可解释性功能的问题，以便在记录时不会注册重复或冲突的依赖项（#10305，@BenWilson2）
文档更新
- [Docs] 添加 MLflow Tracking 快速入门（#10285，@BenWilson2）
- [Docs] 添加跟踪服务器配置指南（#10241，@chenmoneygithub）
- [Docs] 重构并改进模型部署快速入门指南（#10322，@prithvikannan）
- [Docs] 添加系统指标日志记录文档（#10261，@chenmoneygithub）
有关更改的完整列表，请参阅发布变更日志，并在mlflow.org上查看最新文档。