Google Cloud Vertex AI Pipelines обновления и интеграции с MLflow

По состоянию на 13 ноября 2026 года официальные документы Google Cloud не подтверждают выпуск версии Vertex AI Pipelines 1.9.0 или появление нативной managed MLflow в составе сервиса.

Текущие возможности Vertex AI Pipelines

Vertex AI Pipelines остаётся серверless-оркестратором ML-процессов на базе Kubeflow Pipelines SDK v2 и TFX. Сервис обеспечивает запуск контейнеризированных DAG, хранение метаданных через Vertex ML Metadata и связь с Model Registry и мониторингом моделей.

Документация Google Cloud описывает интеграцию с собственными инструментами Vertex AI: Experiments, TensorBoard и Model Registry. Отдельных упоминаний managed MLflow в релиз-нотах нет.

Пользователи могут развернуть MLflow самостоятельно на Cloud Run, Cloud SQL и Cloud Storage либо использовать сторонние платформы, такие как Databricks, для экспериментального трекинга и реестра моделей.

Практика интеграции MLflow и Vertex AI

Существуют экспериментальные плагины google_cloud_mlflow на GitHub, позволяющие логировать эксперименты и регистрировать модели в Vertex AI endpoints. Эти решения не являются частью официального сервиса Vertex AI Pipelines.

MLflow версии 3.x развивается независимо и добавляет функции трассировки и оценки GenAI-моделей. Google Cloud рекомендует сочетать open-source MLflow с собственными конвейерами Vertex AI для задач MLOps.

В России и других регионах доступность Vertex AI регулируется стандартными условиями Google Cloud; ограничений или специальных интеграций MLflow не объявлялось.