MLflow
MLflow é um(a) app no catálogo da comunidade osFoundry. Plataforma open source para o ciclo de vida de machine learning e LLM — rastreie experimentos (parâmetros, métricas, artefatos), registre versões de modelos no registry, faça deploy em endpoints de serving e logue cada prompt e resposta de LLM com custo de tokens e latência. Ferramenta padrão em times de ML e GenAI; a UI de tracing de LLM rivaliza com Langfuse / Helicone para observabilidade de prompts. Backend SQLite por padrão; artefatos em /data/artifacts.
Detalhes
- Workspace: osfoundry
- Categoria: AI
- Preço: Free
- Acesso: Community
Recursos
- 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
Documentação
A documentação é mantida em inglês pelo projeto original.
# 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.
Como usar MLflow no osFoundry
Instale MLflow no seu workspace com um clique e, em seguida, faça um fork no osStudio para personalizar prompts, ferramentas ou configurações para a sua stack. Qualquer pessoa do seu workspace pode continuar de onde você parou.
Outros itens da categoria apps da comunidade
- CRM — Gestão de relacionamento com clientes com contatos, negócios e acompanhamento de pipeline.
- Kanban Board — Um quadro kanban e de projeto estilo Trello com cartões, quadros, visualizações de calendário e tabela e propriedades por quadro. Movido pelo Focalboard (servidor pessoal standalone). SQLite embutido em um volume persistente.
- Helpdesk — Triagem de tickets e caixa de entrada de suporte ao cliente com acompanhamento de SLA.
- Page Builder — Construtor visual de páginas arrastar-e-soltar com seções, temas, SEO e publicação
- Website Builder — Construtor de site de múltiplas páginas com coleções de CMS, navegação global, rodapé, temas e publicação
- Loja Virtual — Loja de e-commerce com catálogo de produtos, carrinho e checkout.