bitnamicharts/mlflow

Bitnami MLflow 软件包

MLflow 是一个开源平台，旨在管理端到端机器学习生命周期。它允许您跟踪实验、将代码打包为可复现的运行，并共享和部署模型。

MLflow 概述

商标声明：本软件列表由 Bitnami 打包。产品中提及的 respective 商标归各自公司所有，使用这些商标并不意味着任何关联或认可。

简明使用指南

console
helm install my-release oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/mlflow

希望在生产环境中使用 MLflow？请尝试 VMware Tanzu Application Catalog，这是 Bitnami 目录的商业版。

⚠️ 重要通知：Bitnami 目录即将变更

自 2025 年 8 月 28 日起，Bitnami 将改进其公共目录，在新的 Bitnami Secure Images 计划 下提供精选的强化、安全聚焦镜像集。作为此过渡的一部分：

• 首次向社区用户提供热门容器镜像的安全优化版本访问权限。
• Bitnami 将开始在其免费层级中弃用对非强化、基于 Debian 的软件镜像的支持，并将逐步从公共目录中移除非最新标签。因此，社区用户将只能访问数量减少的强化镜像。这些镜像仅以“latest”标签发布，适用于开发目的。
• 从 8 月 28 日开始，在两周内，所有现有容器镜像（包括旧版本或特定版本标签，例如 2.50.0、10.6）将从公共目录（docker.io/bitnami）迁移到“Bitnami Legacy”仓库（docker.io/bitnamilegacy），迁移后将不再接收更新。
• 对于生产工作负载和长期支持，建议用户采用 Bitnami Secure Images，其中包括强化容器、更小的***面、CVE 透明度（通过 VEX/KEV）、SBOM 以及企业支持。

这些变更旨在通过推广软件供应链完整性和最新部署的最佳实践，提高所有 Bitnami 用户的安全态势。有关更多详情，请访问 https://github.com/bitnami/containers/issues/83267%E3%80%82

介绍

此 Chart 使用 Helm 包管理器在 Kubernetes 集群上引导 https://github.com/bitnami/containers/tree/main/bitnami/mlflow 部署。

Python 专为与 Python 全面集成而构建，使您能够将其与其库和主要包一起使用。

前提条件

• Kubernetes 1.19+
• Helm 3.2.0+
• 底层基础设施支持 PV 供应器
• 用于部署扩展的 ReadWriteMany 卷

安装 Chart

要使用发布名称 my-release 安装 Chart：

console
helm install my-release oci://REGISTRY_NAME/REPOSITORY_NAME/mlflow

注意：您需要将占位符 REGISTRY_NAME 和 REPOSITORY_NAME 替换为 Helm Chart 仓库和存储库的引用。例如，对于 Bitnami，需使用 REGISTRY_NAME=registry-1.docker.io 和 REPOSITORY_NAME=bitnamicharts。

该命令以默认配置在 Kubernetes 集群上部署 mlflow。参数 部分列出了可在安装期间配置的参数。

提示：使用 helm list 列出所有发布

配置和安装详情

资源请求和限制

Bitnami Charts 允许为 Chart 部署内的所有容器设置资源请求和限制。这些设置位于 resources 值中（参见参数表）。设置请求对于生产工作负载至关重要，应根据您的具体用例进行调整。

为简化此过程，Chart 包含 resourcesPreset 值，可根据不同预设自动设置 resources 部分。有关这些预设，请查看 https://github.com/bitnami/charts/blob/main/bitnami/common/templates/_resources.tpl#L15%E3%80%82%E4%BD%86%E6%98%AF%EF%BC%8C%E5%9C%A8%E7%94%9F%E4%BA%A7%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E4%B8%AD%E4%B8%8D%E5%BB%BA%E8%AE%AE%E4%BD%BF%E7%94%A8 resourcesPreset，因为它可能无法完全适应您的特定需求。有关容器资源管理的更多信息，请参阅 Kubernetes 官方文档。

Prometheus 指标

通过将 tracking.metrics.enabled 设置为 true，此 Chart 可与 Prometheus 集成。这将在服务中公开 MLFlow 原生 Prometheus 端点，并包含必要的注解以被 Prometheus 自动抓取。

Prometheus 要求

要使集成正常工作，需要安装 Prometheus 或 Prometheus Operator。安装 https://github.com/bitnami/charts/tree/main/bitnami/prometheus 或 https://github.com/bitnami/charts/tree/main/bitnami/kube-prometheus%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E8%BD%BB%E6%9D%BE%E5%9C%A8%E9%9B%86%E7%BE%A4%E4%B8%AD%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%8F%AF%E7%94%A8%E7%9A%84 Prometheus。

与 Prometheus Operator 集成

该 Chart 可以部署 ServiceMonitor 对象，以与 Prometheus Operator 安装集成。为此，设置值 tracking.metrics.serviceMonitor.enabled=true。确保集群中已安装 Prometheus Operator CustomResourceDefinitions，否则将失败并显示以下错误：

text
no matches for kind "ServiceMonitor" in version "monitoring.coreos.com/v1"

安装 https://github.com/bitnami/charts/tree/main/bitnami/kube-prometheus 以获取必要的 CRD 和 Prometheus Operator。

使用 TLS 保护流量

通过设置 tracking.tls.enabled=true，MLflow 可以加密通信。Chart 允许两种配置选项：

• 使用 tracking.tls.certificatesSecret 值提供您自己的密钥。同时使用 tracking.tls.certFilename、tracking.tls.certKeyFilename 和 tracking.tls.certCAFilename 值设置证书文件的正确名称。
• 通过 tracking.tls.autoGenerated=true 让 Chart 自动生成证书。

备份和恢复

要在 Kubernetes 上备份和恢复 Helm Chart 部署，需要使用 Velero（Kubernetes 备份/恢复工具）备份源部署的持久卷，并将其附加到新部署。有关使用 Velero 的说明，请参阅 本指南。

参数

全局参数

通用参数

MLflow 通用参数

MLflow Tracking 参数

注意：此 Chart 的 README 超过了 DockerHub 25000 字符的长度限制，因此已被截断。完整 README 可在 https://github.com/bitnami/charts/blob/main/bitnami/mlflow/README.md 查看。