EKS 上の MLflow 詳細解説
レビュー基準: MLflow 3.16.0 確認した最新パッチ: MLflow 3.16.1（2026年9月17日） レビューしたドキュメント: 2026年10月12日
概要
MLflow は、実験の追跡、モデルのログ記録と登録、バージョン管理、GenAI 評価、トレーシングを提供します。トレーシングは 2.14.0 で導入され、3.x では LoggedModel、評価、UI 統合が拡張されました。バージョン 3.16.0 は 2026-09-04 にリリースされました。
パッチ 3.16.1 は 2026-09-17 に続いてリリースされ、同梱されていたデフォルトの basic-auth 管理者パスワードが削除されました。以下の例は 3.16.0 で確認したものであり、3.16.1 では再実行していません。MLflow 3.17.0（2026-10-07）は後続のマイナーリリースであり、SQL ベースのサーバーでは連携した SQL スキーマアップグレードが必要です。このシリーズでは扱いません。
SDK と SQLite を使ってローカルで利用することも、SQL メタデータストアとアーティファクトストアを分離した HTTP Tracking サービスを運用することもできます。論理的なサービスは、単一の Pod やストレージシステムである必要はありません。このシリーズでは Tracking、Registry、EKS デプロイを扱います。すべての MLflow 機能や GPU トレーニングの成功を検証するものではありません。
コンポーネントマップ
| 概念 | 解決する課題 | 詳細解説 |
|---|---|---|
| Tracking | 実験のパラメータ、メトリクス、アーティファクト、モデル、GenAI トレースをログ記録・照会する | パート 1 |
| Model Registry | いずれか1つのトレーニング実行から独立した、安定してバージョン管理されるモデル ID を付与する | パート 2 |
| EKS Deployment | EKS で Tracking サーバー、バックエンドストア、アーティファクトストアを実行する | パート 3 |
EKS でこれを実行する理由
トレードオフは、このドキュメントサイトのデータ/ML セクションで別途扱っているものと同じです。すでに EKS を運用しているチームは、マネージド型の代替手段を使用する代わりに Tracking サーバー、バックエンドデータベース、アーティファクトストアを直接運用することになりますが、クラスター上の他のすべてと同様に、MLflow の Tracking サーバーに同じデプロイ、IAM（IRSA/Pod Identity）、オブザーバビリティのパターンを再利用できます。
SageMaker AI ガイドブックでは、Qwen の比較設計を説明しています。この例には個別の過去バージョン固定があり、その DLC はパッチ提供終了に達したため、現在は GPU 実行がブロックされています。このシリーズでの MLflow 3.16.0 のローカル確認は、その例のエンドツーエンド検証ではありません。
Model Registry の登録は、任意のライフサイクルステップです。Serving システムは、個別の設定を通じてモデル URI またはエイリアスを使用します。登録またはエイリアスの変更によって、モデルが自動的にデプロイされることはありません。
現在対象としている内容
- パート 1: MLflow Tracking — 実験、実行、autologging、MLflow 3 の
LoggedModelへの移行、GenAI トレーシング - パート 2: MLflow Model Registry — Registered Models、Model Versions、エイリアス、リネージ
- パート 3: EKS への MLflow のデプロイ — Tracking サーバー、PostgreSQL バックエンドストア、S3 アーティファクトストア、IAM アクセス