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MLflow Blog2026年3月20日
MLflow Workspaces: 個別のサーバーなしで共有デプロイメントを実現
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
MLflow Workspacesが利用可能になり、論理的な組織と権限レイヤーを追加することで、複数のチーム間でMLflowデプロイメントを共有できるようになりました。これにより、チームは自身のワークスペース内で実験、モデル、トレース、プロンプト、AI Gatewayリソース、およびアーティファクトのスコープを設定できます。
MLflow Workspacesは、論理的な組織と権限レイヤーを追加することで、複数のチームが1つのデプロイメントを共有しながら、実験、モデル、トレース、プロンプト、AI Gatewayリソース、およびアーティファクトをワークスペースごとにスコープ設定できるようにします。