MLflow

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MLflow 是一个开源平台，为开发者和数据科学团队提供从实验追踪到模型部署的完整 AI 生命周期管理能力。

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更新于 2025/11/4

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关于

MLflow 是一个开源的机器学习与生成式 AI（GenAI）开发平台，旨在帮助团队高效构建、追踪、评估和部署模型与智能代理。它由 Databricks 团队主导开发，支持 Python、Java、R 等多种语言，并可与 PyTorch、TensorFlow、LangChain、OpenAI 等 40 多种主流框架无缝集成。通过统一的实验追踪、模型注册、可观测性与评估体系，MLflow 让开发者能够快速构建可靠、可复现的 AI 应用与 LLM 工作流。无论是自托管还是使用托管版本，MLflow 都能为研究团队与企业提供灵活、安全的 AI 基础设施。

工具截图

功能亮点

实验追踪与自动记录

自动追踪模型训练过程中的参数、指标与版本，帮助团队直观比较实验结果。

模型注册与版本控制

提供集中化的模型注册系统，支持模型审批、版本管理与跨环境部署。

Prompt 管理与评估

为生成式 AI 应用提供 Prompt Registry 与自动化评估工具，确保输出质量一致性。

可观测性与追踪（Tracing）

为 LLM 与代理型应用提供可观测性支持，便于调试与性能监控。

灵活的部署选项

支持自托管与云端托管两种模式，可在本地、Kubernetes、AWS、Azure ML 等平台部署。

开放生态与广泛集成

兼容主流机器学习与 GenAI 框架，如 PyTorch、HuggingFace、LangChain、OpenAI 等，轻松融入现有技术栈。

应用场景

机器学习实验管理

集中记录与比较不同模型的训练结果，帮助研究团队优化算法性能。

生成式 AI 应用开发

通过 Prompt Registry 与自动评估功能，加速开发和优化基于 LLM 的应用与智能代理。

模型生命周期治理

从开发到部署，确保模型可追溯、可复现，并符合企业合规要求。

跨团队协作与可观测性

通过统一的界面与追踪机制，支持多团队协作和系统级性能监控。

多语言与多框架集成

适用于 Python、Java、R 等开发语言，并兼容主流深度学习与 GenAI 框架。

常见问题

MLflow 是做什么的？

MLflow 是一个开源平台，用于管理机器学习与大模型（LLM）项目的全流程，包括实验追踪、模型注册、部署与可观测性。它帮助团队更高效地构建与部署 AI 应用。

MLflow 怎么安装和使用？

安装很简单，只需运行命令 `pip install mlflow`。安装后可通过 `mlflow ui` 启动可视化界面，进行模型实验追踪与版本管理。

MLflow 支持哪些框架？

MLflow 集成了 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace、LangChain 等 40 多个 AI 框架，适用于传统机器学习与生成式 AI 应用开发。

MLflow 是免费的吗？

MLflow 提供完全免费的开源版本（Apache-2.0 协议），也可以通过云服务商或 Databricks 使用托管版本，免去部署与维护成本。

MLflow 和 Weights & Biases 有什么区别？

相比 Weights & Biases，MLflow 更注重开源生态与自托管灵活性，适合希望完全掌控数据与部署环境的研发团队。

MLflow 适合哪些团队使用？

MLflow 适合 AI 工程师、数据科学团队及研究机构，尤其是需要统一管理模型生命周期与可观测性的中大型组织。

MLflow 在安全和隐私方面可靠吗？

MLflow 遵循 Apache-2.0 开源协议，用户可完全自托管运行，确保模型与数据留存在自己的基础设施中，安全性更可控。

MLflow 可以用于大语言模型项目吗？

Metaflow 是一个开源框架，让您能够轻松快速地构建和管理真实世界的机器学习、人工智能和数据科学项目。

替代类型：部分替代

推荐理由：同类型工具，定价模式相近