
ubuntu/mlflow当前MLflow Docker镜像来自Canonical,基于Ubuntu构建。接收安全更新,并滚动更新至更新的MLflow或Ubuntu版本。此仓库可免费使用,且不受每用户速率限制。
MLflow是一个用于简化机器学习开发的平台,包括跟踪实验、将代码打包为可复现的运行以及共享和部署模型。MLflow提供了一组轻量级API,可与任何现有机器学习应用程序或库(TensorFlow、PyTorch、XGBoost等)配合使用,无论您当前在何处运行ML代码(例如在笔记本、独立应用程序或云中)。更多信息请访问mlflow官方网站。
!LTS LTS通道提供长达5年的免费安全维护。
!ESM 通过Canonical的受限仓库提供长达10年的客户安全维护。
| 通道标签 | 当前版本 | 架构 | ||
|---|---|---|---|---|
2.1.1_1.0-22.04 | !LTS | !ESM | Ubuntu 22.04 LTS上的MLflow 2.1.1_1.0 | amd64 |
track_risk |
通道标签按稳定性顺序显示该跟踪的最稳定通道:stable、candidate、beta、edge。风险更高的通道始终隐式可用。因此,如果列出了beta,您也可以拉取edge;如果列出了candidate,您可以拉取beta和edge;当列出stable时,所有四个通道均可用。镜像确保按edge、beta、candidate、stable的顺序推进。
如果您的使用场景包括商业再分发,或需要ESM或不可用的通道/版本,请联系Canonical团队(或发送邮件至***)。
本地启动此镜像:
shdocker run -d --name mlflow-container -e TZ=UTC -p 5000:5000 ubuntu/mlflow:2.1.1_1.0-22.04_stable
通过http://localhost:5000访问MLflow UI。
| 参数 | 描述 |
|---|---|
-p 5000:5000 | 将MLflow暴露在localhost:5000。 |
调试容器:
shdocker logs -f mlflow-container
获取交互式shell:
shdocker exec -it mlflow-container /bin/bash
如果您在镜像中发现错误或想要请求特定功能,请在此提交错误报告:
[***]
请将错误标题命名为“mlflow: <问题摘要>”。确保包含您使用的镜像摘要,可通过以下命令获取:
shdocker images --no-trunc --quiet ubuntu/mlflow:<标签>
这些通道(标签)不再更新。请升级到更新的通道,如无法升级,请联系我们。
| 跟踪 | 版本 | 生命周期结束(EOL) | 升级路径 |
|---|---|---|---|
track |


manifest unknown 错误
TLS 证书验证失败
DNS 解析超时
410 错误:版本过低
402 错误:流量耗尽
身份认证失败错误
429 限流错误
凭证保存错误
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务