今朝聴いてました。登壇されていたお二人とは同僚です。
録画も公開されていました
前半はプロンプトレジストリ。
MCPサーバーもあるとのこと。
そして、MLflow 3.0。モチベーションから。
MLflow 2.xの情報アーキテクチャは従来のMLでは問題なかったが、モデルのチェックポイントが多数作成されるディープラーニングや、トレーニングではなく評価を伴う生成AIユースケースではランにトレース、フィードバック、メトリクスを紐づけるのが困難だった。
そこで、MLflow 3.0では情報アーキテクチャにモデルが追加される。Logged Modelエンティティがエクスペリメントに追加。モデルIDを持ち、メトリクス、トレース、評価はモデルに紐づけられるように。
エクスペリメントページにModel UIが追加される。
モデルはランのアーティファクトとしては保存されなくなる。log_modelのartifact_pathはdeprecatedに。新たなnameパラメータを使う。
MLflow 3.0ではディープラーニング、生成AIワークフローを強化するためにモデル中心の情報アーキテクチャを導入。3.0.0.rc0は3月末あるいは4月頭にリリース。3.0.0は5月中旬リリース。
スターターサンプルはこちら。