精通机器学习生命周期
从实验到生产,MLflow 通过端到端跟踪、模型管理和部署,简化您的完整机器学习历程。
构建生产级模型
MLflow 通过组织和比较运行,使迭代到可用于生产的模型变得容易,帮助团队根据真实的性能洞察来完善训练管道。
框架中立
与 scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 和 XGBoost 等流行工具无缝协作,没有供应商锁定,通过通用接口提供灵活性。
可靠的可复现性
自动记录参数、权重、工件、代码、指标和依赖项,以确保实验能够准确恢复,从而为企业部署提供有信心的治理。
随时可部署
通过内置的注册表简化从实验到生产的路径,该注册表让您可以完全控制模型状态,无论是共享新方法还是部署解决方案。
统一的工作流程
MLflow 通过跟踪、打包和部署功能简化了您的整个 ML 流程,消除了工具碎片化,因此您可以专注于模型开发而不是基础设施
为什么选择我们?
为什么 MLflow 与众不同
开放、灵活且可扩展
MLflow 是开源且可扩展的,通过与 GenAI/ML 生态系统集成并使用开放协议进行数据所有权,防止供应商锁定,以适应您现有和未来的技术栈。
统一的端到端 MLOps 和 AI 可观测性
MLflow 为整个 GenAI 和 ML 模型生命周期提供了一个统一的平台,通过减少工具集成摩擦来简化体验并促进协作。
框架中立性
MLflow 的框架无关设计是其最强大的差异化因素之一。与将您锁定在特定生态系统中的专有解决方案不同,MLflow 与所有流行的 ML 和 GenAI 框架无缝协作。
企业采用
MLflow 的影响超出了其技术能力。它由 Databricks 创建,已成为行业中最广泛采用的 MLOps 工具之一,并得到主要云供应商的支持。
开始使用 MLflow
根据您的需求选择以下两种选项

自托管开源版

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完全控制您的基础设施
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免费且完全托管 — 轻松体验 MLflow,无需繁琐设置
由 MLflow 的原始创建者构建和维护
完全开源兼容