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MLFlow: for managing the machine learning lifecycle. Long-term tracks maintained by Canonical.
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MLflow | Ubuntu
Current MLflow Docker Image from Canonical, based on Ubuntu. Receives security updates and rolls to newer MLflow or Ubuntu release. This repository is free to use and exempted from per-user rate limits.
About MLflow
MLflow is a platform to streamline machine learning development, including tracking experiments, packaging code into reproducible runs, and sharing and deploying models. MLflow offers a set of lightweight APIs that can be used with any existing machine learning application or library (TensorFlow, PyTorch, XGBoost, etc), wherever you currently run ML code (e.g. in notebooks, standalone applications or the cloud). Read more on the mlflow website.
Tags and Architectures
!LTS Up to 5 years free security maintenance on LTS channels.
!ESM Up to 10 years customer security maintenance from Canonical's restricted repositories.
| Channel Tags | Currently | Architectures | ||
|---|---|---|---|---|
2.1.1_1.0-22.04 | !LTS | !ESM | MLflow 2.1.1_1.0 on Ubuntu 22.04 LTS | amd64 |
track_risk |
Channel Tags shows the most stable channel for that track ordered stable, candidate, beta, edge. More risky channels are always implicitly available. So if beta is listed, you can also pull edge. If candidate is listed, you can pull beta and edge. When stable is listed, all four are available. Images are guaranteed to progress through the sequence edge, beta, candidate before stable.
Commercial use and Extended Security Maintenance channels
If your usage includes commercial redistribution, or requires ESM or unavailable channels/versions, please get in touch with the Canonical team (or using ***).
Usage
Launch this image locally:
docker run -d --name mlflow-container -e TZ=UTC -p 5000:5000 ubuntu/mlflow:2.1.1_1.0-22.04_stable
Access your MLflow ui at http://localhost:5000.
Parameters
| Parameter | Description |
|---|---|
-p 5000:5000 | Expose MLflow on localhost:5000. |
Testing/Debugging
To debug the container:
docker logs -f mlflow-container
To get an interactive shell:
docker exec -it mlflow-container /bin/bash
Bugs and feature requests
If you find a bug in our image or want to request a specific feature, please file a bug here:
[***]
Please title the bug "mlflow: <issue summary>". Make sure to include the digest of the image you are using, from:
docker images --no-trunc --quiet ubuntu/mlflow:<tag>
Deprecated channels & tags
These channels (tags) are not updated anymore. Please upgrade to newer channels, or reach out if you can't upgrade.
| Track | Version | EOL | Upgrade Path |
|---|---|---|---|
track |
bitnamicharts/mlflow
by VMware
认证
Bitnami MLflow Helm Chart用于在Kubernetes集群上部署MLflow，这是一个开源平台，用于管理机器学习全生命周期，包括实验跟踪、代码打包为可复现运行以及模型共享与部署。
31M+ pulls
上次更新：2 个月前
bitnami/mlflow
by VMware
认证
Bitnami Secure Image for mlflow 是 Bitnami 推出的针对机器学习生命周期管理工具 mlflow 的安全优化镜像，该镜像预先配置了必要运行组件，通过严格的安全加固（如漏洞扫描、最小权限设置、加密传输支持等）保障部署环境安全，适用于企业级机器学习项目中 mlflow 的快速、安全部署与管理，可有效简化配置流程并降低安全风险。
8500K+ pulls
上次更新：2 个月前
常见问题
轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
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