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larribas
这是一个生产就绪的MLFlow集群Docker镜像，支持MySQL和PostgreSQL作为后端存储，可用于部署机器学习实验追踪、模型管理与部署的系统。
2 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：larribas仓库类型：镜像最近更新：5 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
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在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
生产就绪的MLFlow集群Docker镜像
本镜像用于构建生产环境可用的MLFlow集群，MLFlow是一款开源的机器学习生命周期管理工具，支持实验追踪、模型管理、模型部署等核心功能。
镜像概述
该镜像提供生产级别的MLFlow服务，支持MySQL和PostgreSQL作为后端存储以保障数据持久化，用户可通过Docker Hub获取不同版本镜像，也可通过Helm chart在Kubernetes集群中快速部署。
核心功能
- 支持MySQL、PostgreSQL作为后端存储，确保数据持久化与高可用性
- 提供Docker Hub版本管理，方便镜像获取与更新
- 兼容Kubernetes环境，可通过Helm chart快速部署集群
使用场景
- 企业级机器学习实验追踪与版本控制
- 模型生命周期管理与线上部署
- 团队协作的机器学习项目管理
配置说明
部署时需配置后端存储相关环境变量，示例如下：
- MySQL配置：
MYSQL_HOST、MYSQL_PORT、MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD、MYSQL_DATABASE - PostgreSQL配置：
POSTGRES_HOST、POSTGRES_PORT、POSTGRES_USER、POSTGRES_PASSWORD、POSTGRES_DB
部署示例
Docker Run命令（连接MySQL）
bashdocker run -d \ -p 5000:5000 \ -e MLFLOW_BACKEND_STORE_URI=mysql+pymysql://user:password@host:port/dbname \ larribas/mlflow
Kubernetes部署
参考官方Helm chart仓库：https://github.com/larribas/helm-charts%EF%BC%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8Helm%E5%91%BD%E4%BB%A4%E9%83%A8%E7%BD%B2%EF%BC%9A
bashhelm repo add larribas https://larribas.github.io/helm-charts helm install mlflow larribas/mlflow --set backendStore.type=mysql,backendStore.mysql.host=your-mysql-host,backendStore.mysql.user=your-user,backendStore.mysql.password=your-password,backendStore.mysql.database=your-db
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull larribas/mlflow:<标签>
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oldzhang
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