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Bitnami MLflow Helm Chart用于在Kubernetes集群上部署MLflow,这是一个开源平台,用于管理机器学***全生命周期,包括实验跟踪、代码打包为可复现运行以及模型共享与部署。
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mlflow 镜像详细说明

mlflow 使用指南

mlflow 配置说明

mlflow 官方文档

Bitnami MLflow 软件包

MLflow 是一个开源平台,旨在管理端到端机器学***生命周期。它允许您跟踪实验、将代码打包为可复现的运行,并共享和部署模型。

MLflow 概述

商标声明:本软件列表由 Bitnami 打包。产品中提及的 respective 商标归各自公司所有,使用这些商标并不意味着任何关联或认可。

简明使用指南

console
helm install my-release oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/mlflow

希望在生产环境中使用 MLflow?请尝试 VMware Tanzu Application Catalog,这是 Bitnami 目录的商业版。

⚠️ 重要通知:Bitnami 目录即将变更

自 2025 年 8 月 28 日起,Bitnami 将改进其公共目录,在新的 Bitnami Secure Images 计划 下提供精选的强化、安全聚焦镜像集。作为此过渡的一部分:

  • 首次向社区用户提供热门容器镜像的安全优化版本访问权限。
  • Bitnami 将开始在其免费层级中弃用对非强化、基于 Debian 的软件镜像的支持,并将逐步从公共目录中移除非最新标签。因此,社区用户将只能访问数量减少的强化镜像。这些镜像仅以“latest”标签发布,适用于开发目的。
  • 从 8 月 28 日开始,在两周内,所有现有容器镜像(包括旧版本或特定版本标签,例如 2.50.0、10.6)将从公共目录(docker.io/bitnami)迁移到“Bitnami Legacy”仓库(docker.io/bitnamilegacy),迁移后将不再接收更新。
  • 对于生产工作负载和长期支持,建议用户采用 Bitnami Secure Images,其中包括强化容器、更小的***面、CVE 透明度(通过 VEX/KEV)、SBOM 以及企业支持。

这些变更旨在通过推广软件供应链完整性和最新部署的最佳实践,提高所有 Bitnami 用户的安全态势。有关更多详情,请访问 Bitnami Secure Images 公告。

介绍

此 Chart 使用 Helm 包管理器在 Kubernetes 集群上引导 MLflow 部署。

Python 专为与 Python 全面集成而构建,使您能够将其与其库和主要包一起使用。

前提条件

  • Kubernetes 1.19+
  • Helm 3.2.0+
  • 底层基础设施支持 PV 供应器
  • 用于部署扩展的 ReadWriteMany 卷

安装 Chart

要使用发布名称 my-release 安装 Chart:

console
helm install my-release oci://REGISTRY_NAME/REPOSITORY_NAME/mlflow

注意:您需要将占位符 REGISTRY_NAME 和 REPOSITORY_NAME 替换为 Helm Chart 仓库和存储库的引用。例如,对于 Bitnami,需使用 REGISTRY_NAME=registry-1.docker.io 和 REPOSITORY_NAME=bitnamicharts。

该命令以默认配置在 Kubernetes 集群上部署 mlflow。参数 部分列出了可在安装期间配置的参数。

提示:使用 helm list 列出所有发布

配置和安装详情

资源请求和限制

Bitnami Charts 允许为 Chart 部署内的所有容器设置资源请求和限制。这些设置位于 resources 值中(参见参数表)。设置请求对于生产工作负载至关重要,应根据您的具体用例进行调整。

为简化此过程,Chart 包含 resourcesPreset 值,可根据不同预设自动设置 resources 部分。有关这些预设,请查看 bitnami/common chart。但是,在生产工作负载中不建议使用 resourcesPreset,因为它可能无法完全适应您的特定需求。有关容器资源管理的更多信息,请参阅 Kubernetes ***文档。

Prometheus 指标

通过将 tracking.metrics.enabled 设置为 true,此 Chart 可与 Prometheus 集成。这将在服务中公开 MLFlow 原生 Prometheus 端点,并包含必要的注解以被 Prometheus 自动抓取。

Prometheus 要求

要使集成正常工作,需要安装 Prometheus 或 Prometheus Operator。安装 Bitnami Prometheus helm chart 或 Bitnami Kube Prometheus helm chart,可轻松在集群中部署可用的 Prometheus。

与 Prometheus Operator 集成

该 Chart 可以部署 ServiceMonitor 对象,以与 Prometheus Operator 安装集成。为此,设置值 tracking.metrics.serviceMonitor.enabled=true。确保集群中已安装 Prometheus Operator CustomResourceDefinitions,否则将失败并显示以下错误:

text
no matches for kind "ServiceMonitor" in version "monitoring.coreos.com/v1"

安装 Bitnami Kube Prometheus helm chart 以获取必要的 CRD 和 Prometheus Operator。

使用 TLS 保护流量

通过设置 tracking.tls.enabled=true,MLflow 可以加密通信。Chart 允许两种配置选项:

  • 使用 tracking.tls.certificatesSecret 值提供您自己的密钥。同时使用 tracking.tls.certFilename、tracking.tls.certKeyFilename 和 tracking.tls.certCAFilename 值设置证书文件的正确名称。
  • 通过 tracking.tls.autoGenerated=true 让 Chart 自动生成证书。

备份和恢复

要在 Kubernetes 上备份和恢复 Helm Chart 部署,需要使用 Velero(Kubernetes 备份/恢复工具)备份源部署的持久卷,并将其附加到新部署。有关使用 Velero 的说明,请参阅 本指南。

参数

全局参数

名称描述值
global.imageRegistry全局 Docker 镜像仓库""
global.imagePullSecrets全局 Docker 仓库密钥名称数组[]
global.defaultStorageClass持久卷的全局默认 StorageClass""
global.security.allowInsecureImages允许跳过镜像验证false
global.compatibility.openshift.adaptSecurityContext调整部署的 securityContext 部分,使其与 Openshift restricted-v2 SCC 兼容:移除 runAsUser、runAsGroup 和 fsGroup,让平台使用其允许的默认 ID。可能值:auto(如果检测到运行的集群是 Openshift 则应用)、force(始终执行调整)、disabled(不执行调整)auto

通用参数

名称描述值
kubeVersion覆盖 Kubernetes 版本""
apiVersions覆盖 .Capabilities 报告的 Kubernetes API 版本[]
nameOverride部分覆盖 common.names.name 的字符串""
fullnameOverride完全覆盖 common.names.fullname 的字符串""
namespaceOverride完全覆盖 common.names.namespace 的字符串""
commonLabels添加到所有部署对象的标签{}
commonAnnotations添加到所有部署对象的注解{}
clusterDomainKubernetes 集群域名cluster.local
extraDeploy随发布一起部署的额外对象数组[]
diagnosticMode.enabled启用诊断模式(所有探针将被禁用,命令将被覆盖)false
diagnosticMode.command覆盖部署中所有容器的命令["sleep"]
diagnosticMode.args覆盖部署中所有容器的参数["infinity"]

MLflow 通用参数

名称描述值
image.registrymlflow 镜像仓库REGISTRY_NAME
image.repositorymlflow 镜像存储库REPOSITORY_NAME/mlflow
image.digestmlflow 镜像摘要(格式为 sha256:aa.... 注意:如果设置此参数,将覆盖镜像标签,建议使用不可变标签)""
image.pullPolicymlflow 镜像拉取策略IfNotPresent
image.pullSecretsmlflow 镜像拉取密钥[]
image.debug启用 mlflow 镜像调试模式false
gitImage.registryGit 镜像仓库REGISTRY_NAME
gitImage.repositoryGit 镜像存储库REPOSITORY_NAME/git
gitImage.digestGit 镜像摘要(格式为 sha256:aa.... 注意:如果设置此参数,将覆盖标签)""
gitImage.pullPolicyGit 镜像拉取策略IfNotPresent
gitImage.pullSecrets指定 docker-registry 密钥名称数组[]

MLflow Tracking 参数

名称描述值
tracking.enabled启用 Tracking 服务器true
tracking.replicaCount要部署的 mlflow 副本数1
tracking.hostmlflow tracking 监听主机。设置为 "[::]" 以使用 ipv6。0.0.0.0
tracking.containerPorts.httpmlflow HTTP 容器端口5000
tracking.livenessProbe.enabled在 mlflow 容器上启用 livenessProbetrue
tracking.livenessProbe.initialDelaySecondslivenessProbe 的初始延迟秒数5
tracking.livenessProbe.periodSecondslivenessProbe 的周期秒数10
tracking.livenessProbe.timeoutSecondslivenessProbe 的超时秒数5
tracking.livenessProbe.failureThresholdlivenessProbe 的失败阈值5
tracking.livenessProbe.successThresholdlivenessProbe 的成功阈值1
tracking.readinessProbe.enabled在 mlflow 容器上启用 readinessProbetrue
tracking.readinessProbe.initialDelaySecondsreadinessProbe 的初始延迟秒数5
tracking.readinessProbe.periodSecondsreadinessProbe 的周期秒数10
tracking.readinessProbe.timeoutSecondsreadinessProbe 的超时秒数5
tracking.readinessProbe.failureThresholdreadinessProbe 的失败阈值5
tracking.readinessProbe.successThresholdreadinessProbe 的成功阈值1
tracking.startupProbe.enabled在 mlflow 容器上启用 startupProbefalse
tracking.startupProbe.initialDelaySecondsstartupProbe 的初始延迟秒数5
tracking.startupProbe.periodSecondsstartupProbe 的周期秒数10
tracking.startupProbe.timeoutSecondsstartupProbe 的超时秒数5
tracking.startupProbe.failureThresholdstartupProbe 的失败阈值5
tracking.startupProbe.successThresholdstartupProbe 的成功阈值1
tracking.customLivenessProbe覆盖默认 livenessProbe 的自定义探针{}
tracking.customReadinessProbe覆盖默认 readinessProbe 的自定义探针{}
tracking.customStartupProbe覆盖默认 startupProbe 的自定义探针{}
tracking.resourcesPreset根据通用预设设置容器资源(允许值:none、nano、micro、small、medium、large、xlarge、2xlarge)。如果设置了 tracking.resources,则忽略此参数(生产环境建议使用 tracking.resources)。medium
tracking.resources设置容器对 CPU 或内存等不同资源的请求和限制(生产工作负载必不可少){}
tracking.podSecurityContext.enabled启用 mlflow pods 的安全上下文true
tracking.podSecurityContext.fsGroupChangePolicy设置文件系统组更改策略Always
tracking.podSecurityContext.sysctls使用 sysctl 接口设置内核参数[]
tracking.podSecurityContext.supplementalGroups设置文件系统额外组

注意:此 Chart 的 README 超过了 DockerHub 25000 字符的长度限制,因此已被截断。完整 README 可在 [***] 查看。

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bitnami/mlflow logo
bitnami/mlflow
by VMware
认证
Bitnami Secure Image for mlflow 是 Bitnami 推出的针对机器学习生命周期管理工具 mlflow 的安全优化镜像,该镜像预先配置了必要运行组件,通过严格的安全加固(如漏洞扫描、最小权限设置、加密传输支持等)保障部署环境安全,适用于企业级机器学习项目中 mlflow 的快速、安全部署与管理,可有效简化配置流程并降低安全风险。
8500K+ pulls
上次更新:3 个月前
ubuntu/mlflow logo
ubuntu/mlflow
by Canonical
认证
MLflow:用于管理机器学习生命周期的平台,由Canonical维护长期支持版本。
610K+ pulls
上次更新:2 年前

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

探索更多轩辕镜像的使用方法,找到最适合您系统的配置方式

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

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宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

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Synology 群晖 NAS 配置加速

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极空间

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爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

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Podman 容器引擎配置加速

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置加速

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

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需要其他帮助?请查看我们的 常见问题 或 官方QQ群: 13763429

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