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ubuntu/mlflow
MLflow：用于管理机器学习生命周期的平台，由Canonical维护长期支持版本。
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。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
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。
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:
shdocker 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:
shdocker logs -f mlflow-container
To get an interactive shell:
shdocker 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:
shdocker 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 |
更多相关 Docker 镜像与资源
以下是 ubuntu/mlflow 相关的常用 Docker 镜像，适用于 不同场景 等不同场景：
- library/python Docker 镜像说明（Python 运行时，适合数据科学和 Web 开发）
- pytorch/pytorch Docker 镜像说明
- demisto/python Docker 镜像说明（Python 运行时，Demisto 安全自动化平台）
- chainguard/python Docker 镜像说明（Python 运行时，Chainguard 安全加固版本）
- intel/python Docker 镜像说明（Python 运行时，Intel 优化版本，适合高性能计算）
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 ubuntu/mlflow:<标签>
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镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"