MLflow 3.3.0 包含多项重大功能和改进

主要新功能：​

• 🪝 模型注册表 Webhooks：MLflow 现在支持模型注册表事件的 Webhooks，从而能够实现自动通知和与外部系统的集成。（#16583，@harupy）
• 🧭 Agno Tracing 集成：添加了 Agno tracing 集成，以增强 AI 代理工作流的可观察性。（#16995，@joelrobin18）
• 🧪 OSS 中的 GenAI 评估：MLflow 开源了 LLM 应用程序的新评估功能。该套件能够系统地衡量和改进 LLM 应用程序的质量，并与 MLflow 的可观察性、反馈收集和实验跟踪功能紧密集成。（#17161，#17159，@B-Step62）
• 🖥️ 改进的 Trace 表视图：MLflow UI 中的新 trace 视图提供了一个简化的界面，用于探索、过滤和监控 traces，并增强了搜索功能，包括跨请求的全文搜索。（#17092，@daniellok-db）
• ⚡️ FastAPI + Uvicorn 服务器：MLflow Tracking Server 现在默认使用 FastAPI + Uvicorn 以提高性能，同时保持 Flask 兼容性。（#17038，@dbczumar）

新功能

• [Tracking] 添加了一个 Docker compose 文件，可快速启动本地 MLflow 服务器，并进行推荐的最低限度设置。（#17065，@joelrobin18）
• [Tracing] 为 agentic 工作流添加了 memory span 类型。（#17034，@B-Step62）
• [Prompts] 在 optimize_prompt 中启用自定义提示优化器，包括 DSPy 支持。（#17052，@TomeHirata）
• [Model Registry / Prompts] 正确支持 @latest 别名。（#17146，@B-Step62）
• [Metrics] 允许在 token_count 函数中使用自定义分词器编码。（#16253，@joelrobin18）

错误修复

• [Tracking] 修复 Databricks secret scope 检查，以减少审计日志错误。（#17166，@harupy）
• [Tracking] 修复重试逻辑中的 Databricks SDK 错误代码映射。（#17095，@harupy）
• [Tracking] 修复 Databricks secret scope 检查，以降低错误率。（#17166，@harupy）
• [Tracing] 从 CrewAI traces 中移除 API 密钥，以防止凭证泄露。（#17082，@diy2learn）
• [Tracing] 通过使回调同步来修复 LiteLLM span 关联问题。（#16982，@B-Step62）
• [Tracing] 修复 OpenAI Agents tracing。（#17227，@B-Step62）
• [Evaluation] 修复 get_label_schema 没有属性的问题。（#17163，@smoorjani）
• [Docs] 通过添加缺失的 CSS 类和 versions.json 生成来修复 API Reference 页面的版本选择器。（#17247，@copilot-swe-agent）

文档更新

• [Docs] 记录 optimize_prompt 的自定义优化器用法。（#17084，@TomeHirata）
• [Docs] 修复内置评分器的 expectation 参数文档。（#17075，@smoorjani）
• [Docs] 添加评分器的全面文档。（#17258，@B-Step62）

有关更改的完整列表，请参阅发布更改日志，并在 mlflow.org 上查看最新文档。