atcommons/mlflow-server

docker-mlflow-server

镜像概述和主要用途

这是MLflow的Docker镜像，具体为提供MLflow Tracking（机器学习实验跟踪）和MLflow Models（模型管理）等功能的服务器组件，适用于机器学习工作流中的实验记录、模型版本控制和管理。

核心功能和特性

• 提供MLflow Tracking功能，支持实验参数、指标和工件的记录与跟踪
• 支持MLflow Models功能，实现模型版本管理和生命周期管理
• 可配置后端存储（BACKEND_URI）和工件存储（ARTIFACT_ROOT）
• 支持多种存储后端，包括本地文件系统、SQLite数据库以及云存储服务（Amazon S3、Azure Blob Storage等）

支持的标签

• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/master/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.20.0/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.19.0/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.18.0/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.17.0/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.16.0/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.15.0/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.14.1/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.14.0/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.13.1/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.13/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.12.1/Dockerfile
• https://github.com/at-gmbh/docker-mlflow-server/blob/v1.12.0/Dockerfile

这些标签表示的版本号对应PyPI上mlflow包的已发布版本。

使用场景和适用范围

• 机器学习实验跟踪与管理
• 模型版本控制和迭代管理
• 团队协作中的实验结果共享
• 本地开发和生产环境中的MLflow服务部署

详细使用方法和配置说明

基本使用方法

通过以下命令运行MLflow Server容器：

bash
docker run -it --rm -p 5000:5000 -v /local/path:/mlflow --name mlflow-server atcommons/mlflow-server

此命令将：

• 暴露容器的5000端口到主机
• 将本地路径/local/path挂载到容器的/mlflow目录以实现数据持久化
• 启动MLflow Server，可通过http://localhost:5000访问Web界面

配置参数说明

MLflow Server可通过环境变量进行配置：

Docker Compose配置

推荐使用docker-compose管理服务配置，示例配置如下：

yaml
version: '3'

services:
  mlflow:
    image: 'atcommons/mlflow-server'
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      - "./data:/mlflow"
    environment:
      BACKEND_URI: sqlite:////mlflow/mlflow.db
      ARTIFACT_ROOT: /mlflow/artifacts

启动服务：

bash
docker-compose up -d

构建维护

当MLflow发布新版本时，需修改requirements.txt文件中的版本号并提交Git commit，并创建格式为"vx.x.x"的Git标签。

联系方式

• Sebastian Straub (sebastian.straub [at] alexanderthamm.com)
• Carsten Böhm (carsten.boehm [at] alexanderthamm.com)

由Alexander Thamm GmbH开发 ❤

许可证

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