Today, we’re excited to announce that Amazon SageMaker AI MLflow Apps now support MLflow version 3.10, bringing enhanced capabilities for generative AI development and streamlined experiment tracking to your generative AI workflows. Building on the foundations established with Amazon SageMaker AI MLflow Apps, this latest version introduces powerful new features for observability, evaluation, and generative […]
Amazon SageMaker AIでMLflow v3.10を使った生成AI開発の効率化
Amazon AWS AI Blog / 2026/5/6
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要点
- Amazon SageMaker AIのMLflow AppsがMLflow 3.10をサポートし、生成AI開発ワークフローでの実験トラッキングを強化しました。
- MLflow 3.10では、複雑なマルチターンやエージェント型ワークフローに対するトレーシング／オブザーバビリティが向上し、主要なLLMフレームワークとの連携強化と、生成AIの入出力ログの効率化が実現されています。
- 重要な評価機能として、mlflow.genai.evaluation() APIが追加され、関連性・忠実性・正確性・安全性などの指標を用いて、生成AI品質を開発から本番まで一貫して体系的に測定できます。
- オブザーバビリティ面では、トレースのより細かなフィルタリング／検索、デバッグや原因特定のためのメタデータ強化、レイテンシ分布やリクエスト数、品質スコア、トークン使用量・コストを一目で把握できる事前構築ダッシュボードが提供されます。
- 本記事では、SageMaker AIのMLflow Appsの始め方と、これらの強化機能を活用して生成AIプロジェクトを実験から本番へ移行する方法も解説します。
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