# Plugins и расширения

← [Раздел](README.md) · [Главная](../README.md)

## Цель

Понять назначение, устройство и практику использования компонента **Plugins и расширения** в MLflow.

## Предварительно

- [Tracking Client SDK](tracking-client.md)

## Время

**2–3 ч**

---

## Назначение

**Plugins** расширяют MLflow: custom artifact stores, deployment backends, auth.

## Типы плагинов

| Entry point group | Пример |
|-------------------|--------|
| mlflow.tracking_store | Custom DB backend |
| mlflow.artifact_repository | Ceph, MinIO |
| mlflow.deployment_plugin | Custom serving platform |

## Установка

```bash
pip install mlflow-plugin-example
```

Регистрация через `setup.py` entry_points.

## Databricks integrations

Полноценный UI, feature store, Unity Catalog — в managed экосистеме.

## Community

- MLflow на Kubernetes (Helm charts)
- Prometheus exporter для метрик сервера

## Когда писать свой плагин

- Корпоративное object storage с нестандартным API
- Внутренний deployment target

## Осторожность

Плагины — дополнительная поверхность поддержки. Предпочитайте официальные S3/GCS/Azure repos.

---

## Самопроверка

1. Кратко опишите роль «Plugins и расширения» в MLflow.
2. Назовите типичную ошибку при работе с этим компонентом.
3. Как этот компонент связан с соседними?

---

## Дальше

→ [04 — Компоненты MLOps](../04-komponenty-mlops/README.md)