MLflow
MLflow は osFoundry コミュニティカタログのアプリです。機械学習および LLM ライフサイクル向けのオープンソースプラットフォームです。実験のトラッキング（パラメータ、メトリクス、アーティファクト）、モデルバージョンのレジストリ登録、サービングエンドポイントへのデプロイ、トークンコストとレイテンシ付きの LLM プロンプト＋応答のロギングを行えます。ML および GenAI チーム横断で採用される標準ツールであり、LLM トレーシング UI はプロンプト可観測性の領域で Langfuse / Helicone と肩を並べます。バックエンドのデフォルトは SQLite で、アーティファクトは `/data/artifacts` に保存されます。
詳細
- ワークスペース: osfoundry
- カテゴリ: AI
- 料金: Free
- アクセス: Community
機能
- 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
ドキュメント
ドキュメントは上流プロジェクトにより英語で管理されています。
# 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.
osFoundry での MLflow の使い方
MLflow をワンクリックでワークスペースにインストールし、osStudio でフォークしてプロンプト、ツール、または構成をご自身のスタックに合わせてカスタマイズできます。ワークスペース内のメンバーは誰でも、続きの作業を引き継げます。
コミュニティの他のアプリ
- CRM — 連絡先、商談、パイプライン管理を備えた顧客関係管理ツールです。
- Kanban Board — カード、ボード、カレンダー・テーブルビュー、ボードごとのプロパティを備えた、Trello風のカンバン・プロジェクトボードです。Focalboard(スタンドアロン個人サーバー)を基盤としています。永続ボリューム上に組み込みSQLiteを持ちます。
- ヘルプデスク — SLA トラッキング付きのチケットトリアージとカスタマーサポート受信箱です。
- Page Builder — セクション、テーマ、SEO、公開機能を備えた、ビジュアルなドラッグ&ドロップのページビルダーです
- Website Builder — CMS コレクション、グローバルナビゲーション、フッター、テーマ、公開機能を備えたマルチページの Web サイトビルダーです
- ストアフロント — 商品カタログ、カート、チェックアウトを備えた EC ストアフロントです。