全托管 MLflow 3.0 现已在 Amazon SageMaker AI 上推出

发布于: 2025年7月10日

Amazon SageMaker 现提供对 MLflow 3.0 的全托管支持，可简化人工智能实验并加快生成式人工智能从构思到投入生产的进程。此版本使托管式 MLflow 从实验追踪工具跃迁为端到端可观测性平台，加快了生成式人工智能的开发，缩短了其进入市场的时间。

随着各行业客户加速开发其生成式人工智能，他们需要能够追踪实验、观测行为，并评估模型及人工智能应用程序的性能。数据科学家和开发人员缺乏相关工具，无法从实验到生产全程分析模型及人工智能应用程序的性能，因此很难找到根本原因和解决问题。团队花在集成工具上的时间比改进模型或生成式人工智能应用程序的时间更多。通过此次发布，Amazon SageMaker AI 上的全托管 MLflow 3.0 使客户能够更轻松地使用单一工具追踪实验并监控模型及人工智能应用程序的性能，从而加速开发生成式人工智能。借助全托管 MLflow 3.0 中的追踪功能，客户可以记录生成式人工智能应用程序每个步骤的输入、输出和元数据，从而帮助开发人员快速找到导致错误或异常行为的根源。通过维护每个模型和应用程序版本的记录，全托管 MLflow 3.0 提供可追踪性，将人工智能响应连接到其源组件，从而使开发人员能够快速追踪问题，直接找到导致该问题的具体代码、数据或参数。这显著缩短了故障排除时间，使团队能够更加专注于创新。

Amazon SageMaker AI 上的全托管 MLflow 3.0 现已在所有提供 Amazon SageMaker 的区域推出，中国区域和 GovCloud（美国）区域除外。

要详细了解 Amazon SageMaker AI 上的全托管 MLflow 3.0，请访问 Amazon SageMaker 开发人员指南。