MLflow 2.9.0 包含多项重大功能和改进。

MLflow AI Gateway 弃用（#10420, @harupy）​

先前称为 MLflow AI Gateway 的功能已迁移到使用 MLflow deployments API。有关从 AI Gateway 迁移到新的 deployments API 的指南，请参阅 [MLflow AI Gateway 迁移指南](https://mlflow.org.cn/docs/latest/llms/gateway/migration.html。

MLflow Tracking 文档大修（#10471, @B-Step62）​

MLflow tracking 文档已大修。我们希望收到您对新 tracking 文档的反馈！

安全修复​

本次发布提交了三项安全补丁，并发布了 CVE 以详细说明安全补丁和潜在的攻击向量。如果您的 tracking server 未安全部署且可通过互联网公开访问，请进行审查并更新您的 tracking server 部署。

• 在 HttpArtifactRepository.list_artifacts 中对 path 进行清理（#10585, @harupy）
• 在 HTTPDatasetSource 的 Content-Disposition 头部中对 filename 进行清理（#10584, @harupy）。
• 验证 Content-Type 头部以防止 POST XSS（#10526, @B-Step62）

功能​

• [Tracking] 发起 HTTP 请求时使用 backoff_jitter（#10486, @ajinkyavbhandare）
• [Tracking] 当 make_metric API 的分数类型为数字时，添加默认的 aggregate_results（#10490, @sunishsheth2009）
• [Tracking] 为 genai 的度量值添加分数类型的字符串类型（#10307, @sunishsheth2009）
• [Artifacts] 支持代理 artifact 访问的分块上传（#9521, @harupy）
• [Models] 支持为 transformers 模型保存 torch_dtype（#10586, @serena-ruan）
• [Models] 向 retriever 评估添加内置度量 ndcg_at_k（#10284, @liangz1）
• [Model Registry] 实现通用的 copy_model_version（#10308, @jerrylian-db）
• [Models] 支持保存/加载 RunnableSequence, RunnableParallel 和 RunnableBranch（#10521, #10611, @serena-ruan）

Bug 修复​

• [Tracking] 恢复现有 run 时继续记录系统指标（#10312, @chenmoneygithub）
• [UI] 修复折线图的排序顺序不正确（#10553, @B-Step62）
• [UI] 删除 git URL 中的多余空格（#10506, @mrplants）
• [Models] 使 spark_udf 在 databricks runtime 和 spark connect 模式下使用 NFS 将模型广播到 spark executor（#10463, @WeichenXu123）
• [Models] 修复 promptlab pyfunc 模型在 chat routes 中不起作用（#10346, @daniellok-db）

文档更新​

• [Docs] 为 Tensorflow 添加快速入门指南（#10398, @chenmoneygithub）
• [Docs] 改进参数调优指南（#10344, @chenmoneygithub）
• [Docs] 添加系统指标日志记录指南（#10429, @chenmoneygithub）
• [Docs] 添加有关配置 Azure OpenAI 凭据的说明（#10560, @BenWilson2）
• [Docs] 为 Sentence Transformers flavor 添加文档和教程（#10476, @BenWilson2）
• [Docs] 为 Transformers Flavor 添加教程、示例和指南（#10360, @BenWilson2）

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