MLflow
MLflow è un/una app nel catalogo della community osFoundry. Piattaforma open source per il ciclo di vita del machine learning e degli LLM — traccia gli esperimenti (parametri, metriche, artifact), registra le versioni dei modelli nel registry, fai deploy su un endpoint di serving e logga ogni prompt e risposta LLM con costo in token e latenza. Strumento standard nei team ML e GenAI; la UI di tracing per LLM è all'altezza di Langfuse / Helicone per l'osservabilità dei prompt. Backend SQLite di default; artifact in /data/artifacts.
Dettagli
- Workspace: osfoundry
- Categoria: AI
- Prezzo: Free
- Accesso: Community
Funzionalità
- Experiment tracking — params, metrics, artifacts versioned per run, full diff/compare UI
- LLM tracing — auto-capture prompts + responses + token cost from LangChain / LlamaIndex / OpenAI / Anthropic
- Model registry with versions + stages (Staging / Production / Archived) + transition history
- SQLite backend bundled — zero-config self-hosting for solo + small team use
- Standard Python / R / Java / REST APIs — works from any ML or LLM framework
- 20 GB volume for artifacts (models, plots, datasets) — expandable
Documentazione
La documentazione è mantenuta in inglese dal progetto di origine.
# MLflow
## Track your first run
Set your client to point at the public URL:
```python
import mlflow
mlflow.set_tracking_uri('https://<your-public-url>')
mlflow.set_experiment('my-first-experiment')
with mlflow.start_run():
mlflow.log_param('learning_rate', 0.01)
mlflow.log_metric('accuracy', 0.92)
mlflow.log_artifact('model.pkl')
```
Open the web UI — the run appears under 'my-first-experiment'.
## LLM tracing
The Tracing UI (added in MLflow 2.14+) auto-captures every prompt + response + tool call + token count from LangChain, LlamaIndex, OpenAI SDK, Anthropic SDK, and DSPy:
```python
import mlflow
mlflow.openai.autolog() # or langchain.autolog() / llama_index.autolog() / ...
```
Every call shows up in the Trace tab with the full request/response, token cost, latency, errors. The 'Compare' view lets you diff prompt variants side-by-side.
## Model registry
**Models → Register Model** from any run that logged a model. Versioned, with stages (Staging / Production / Archived) and transition workflows.
## Serving
The registered models can be served via `mlflow models serve -m models:/my-model/Production` from your own infra. The tracking server itself doesn't serve inference — it's the catalog.
## Storage
SQLite at `/data/mlflow.db` for metadata; artifacts at `/data/artifacts/`. 20 GB volume. For team-scale use, switch the backend store to Postgres via `MLFLOW_BACKEND_STORE_URI` env.
Come utilizzare MLflow in osFoundry
Installi MLflow nel suo workspace con un clic, quindi ne esegua il fork in osStudio per personalizzare i prompt, gli strumenti o la configurazione per il suo stack. Chiunque nel suo workspace potrà riprendere il lavoro dove l'ha lasciato.
Altri app dalla community
- CRM — Gestione delle relazioni con i clienti con contatti, trattative e tracciamento della pipeline.
- Kanban Board — Una board kanban e di progetto in stile Trello con card, board, viste calendario e tabella, e proprietà per board. Basata su Focalboard (server personale standalone). SQLite integrato su un volume persistente.
- Helpdesk — Smistamento ticket e inbox di assistenza clienti con tracciamento SLA.
- Page Builder — Page builder visuale drag-and-drop con sezioni, temi, SEO e pubblicazione
- Website Builder — Website builder multi-pagina con raccolte CMS, navigazione globale, footer, temi e pubblicazione
- Vetrina E-commerce — Vetrina e-commerce con catalogo prodotti, carrello e checkout.