larribas/mlflow Docker 镜像

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）

bash
docker run -d \
  -p 5000:5000 \
  -e MLFLOW_BACKEND_STORE_URI=mysql+pymysql://user:password@host:port/dbname \
  docker.xuanyuan.run/larribas/mlflow

Kubernetes部署

参考官方Helm chart仓库：https://github.com/larribas/helm-charts，使用Helm命令部署：

bash
helm 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