MLflow 3.2.0 包含多项主要功能和改进

主要新特性​

• 🧭 TypeScript SDK 追踪：MLflow Tracing 现在支持 TypeScript SDK，允许开发者在 TypeScript 环境中追踪 GenAI 应用。（#16871, @B-Step62）
• 🔗 Semantic Kernel 追踪：MLflow 现在为 Semantic Kernel 提供自动追踪支持，简化了基于 SK 的工作流的追踪捕获。（#16469, @michael-berk）
• 🧪 反馈跟踪：MLflow OSS 现在原生支持跟踪 人工反馈、地面真相和 LLM 评估，提供集成的质量监控和反馈管理功能。（#16743, @BenWilson2）
• 🖥️ MLflow UI 改进：MLflow UI 现在具有重新设计的实验主页视图，并增加了分页功能，以提高可用性。（#16464, @frontsideair, #15801, @Flametaa）
• 🔍 更新的追踪 UI：现在，Trace UI 在渲染 OpenAI、Langchain 和 Anthropic 的聊天消息时支持图像！此外，我们还引入了一个“摘要视图”，这是对追踪中重要跨度的一种简化、扁平化的表示。完整的详细视图仍在单独的选项卡中提供。
• 🛡️ 追踪中的 PII 屏蔽：增加了通过自定义 span 后处理器屏蔽个人身份信息 (PII) 的支持。（#16344, @B-Step62）
• 🐻‍❄️ Polars 数据集支持：MLflow 现在支持 Polars 数据集，扩展了与高性能 DataFrame 库的兼容性。（#13006, @AlpAribal）

📊 使用情况跟踪 (3.2.0 新增)​

• 从 3.2.0 版本开始，MLflow 将开始收集关于平台核心功能使用情况的匿名使用数据。此数据不包含任何敏感或个人身份信息，用户可以随时选择退出数据收集。请查看 MLflow 文档了解更多详情。（#16439, @serena-ruan）

功能

• [追踪] 将 mlflow-tracing 作为 mlflow 的依赖项包含在内（#16589, @B-Step62）
• [追踪] 将 DatabricksRM 输出转换为 MLflow 文档格式（#16866, @WeichenXu123）
• [追踪] 为 Bedrock LLM 添加统一的 token 使用情况跟踪（#16351, @mohammadsubhani）
• [追踪] 为包括 Anthropic、Autogen、LlamaIndex 等在内的代理框架添加 token 使用情况跟踪（#16251, #16362, #16246, #16258, #16313, #16312, #16340, #16357, #16358, @joelrobin18, #16387, @sanatb187）
• [追踪] 为 LangChain 渲染多模态追踪（#16799, @B-Step62）
• [追踪] 支持 Gemini 的异步追踪（#16632, @B-Step62）
• [追踪] 支持追踪的全局采样（#16700, @B-Step62）
• [追踪] ResponsesAgent 追踪聚合（#16787, @bbqiu）
• [追踪] 添加 Agent 和 LLM 的完整名称（#16613, @joelrobin18）
• [追踪] 通过 mlflow.tracing.set_destination 允许设置线程本地追踪目的地（#16859, @WeichenXu123）
• [追踪] 引入 MLFLOW_DISABLE_SCHEMA_DETAILS 环境变量以切换详细模式错误（#16631, @NJAHNAVI2907）
• [追踪] 为带结构化输出的聊天风格提示添加了对 prompt 对象（#16341, @harshilprajapati96）的支持
• [追踪] 为 oai 自动记录器添加对 responses.parse 调用的支持（#16245, @dipakkrishnan）
• [追踪] 为 mlflow run 添加 uv 作为环境管理器支持（#16274, @isuyyy）
• [评估] 将 guideline_adherence 替换为 guidelines（#16856, @smoorjani）
• [评估] 将 Scheduled Scorers API 替换为 Scorer Registration System（#16977, @dbrx-euirim）
• [UI] 向实验页面添加标签过滤器（#16648, @frontsideair）
• [UI] 允许 UI 编辑实验标签（#16614, @frontsideair）
• [UI] 在实验视图中使用选定的列创建运行表（#16804, @wangh118）
• [评分] 使 spark_udf 支持 'uv' 环境管理器（#16292, @WeichenXu123）

错误修复

• [追踪 / UI] 在新的浏览器客户端请求（GraphQL 和已记录的模型）中添加缺失的默认标头并替换绝对 URL（#16840, @danilopeixoto）
• [追踪] 修复了 artifact 存储库中 tracking_uri 位置参数的 bug（#16878, @copilot-swe-agent）
• [模型] 修复了 Python 3.10 风格联合语法的 UnionType 支持（#16882, @harupy）
• [追踪 / 追踪] 修复了 OpenAI 自动记录 Pydantic 对枚举值的验证（#16862, @mohammadsubhani）
• [追踪] 修复了 Anthropic 和 Langchain 组合的追踪（#15151, @maver1ck）
• [模型] 修复了 OpenAI 多模态消息记录支持（#16795, @mohammadsubhani）
• [追踪] 避免在 Azure Databricks 追踪导出中使用嵌套线程（#16733, @TomeHirata）
• [评估] Bug 修复：Databricks GenAI 评估数据集源返回字符串，而不是 DatasetSource 实例（#16712, @dbczumar）
• [模型] 修复了 get_model_info 以提供已记录的模型信息（#16713, @harupy）
• [评估] 修复了 Python 评分器的序列化和反序列化（#16688, @connorchenn）
• [UI] 修复了 GraphQL handler 在 NaN 指标值时出错（#16628, @daniellok-db）
• [UI] 恢复视频artifact预览（#16620, @daniellok-db）
• [追踪] 从 OAI 流式响应中正确重建聊天消息（#16519, @B-Step62）
• [追踪] 将 search_traces() 响应中的追踪列转换为 JSON 字符串（#16523, @B-Step62）
• [评估] 修复了 mlflow.evaluate 因 ... 而在 _get_binary_classifier_metrics 中崩溃（#16485, @mohammadsubhani）
• [评估] 修复了 mlflow.genai.evaluate 的追踪检测逻辑（#16932, @B-Step62）
• [评估] 使 make_genai_metric_from_prompt 可用于 mlflow.evaluate（#16960, @TomeHirata）
• [模型] 为解码流式响应添加了显式编码（#16855, @aravind-segu）
• [追踪] 防止追踪 DSPy 模型 API 密钥（#17021, @czyzby）
• [追踪] 修复了 pytorch 日期时间问题（#17030, @serena-ruan）
• [追踪] 修复了带预发布版本的预测（#16998, @serena-ruan）

文档更新

• [文档] 对顶层版本管理 GenAI 文档进行了全面审查（#16728, @BenWilson2）
• [文档] 修复了额外的 GenAI 文档页面（#16691, @BenWilson2）
• [Docs] 更新文档选择器下拉菜单 (#16280, @BenWilson2)
• [文档] 更新了文档的字体大小和链接颜色（#16281, @BenWilson2）
• [文档] 修复了模型部署页面中的拼写错误（#16999, @premkiran-o7）

如需查看更改的完整列表，请参阅 发布日志，并查阅 mlflow.org 上的最新文档。