MLflow 平台

快速交付高质量的生成式 AI

使用集成平台，实现 GenAI 应用的端到端跟踪、可观测性、评估。

通过跟踪进行调试

使用 MLflow 的跟踪功能来调试和迭代 GenAI 应用，该功能可以捕获应用的所有执行过程，包括提示、检索和工具调用。

MLflow 的开源、兼容 OpenTelemetry 的跟踪 SDK 有助于避免供应商锁定。

使用 LLM 裁判来准确衡量自由格式语言

利用 LLM-as-a-judge 指标，模仿人类专业知识，来评估和增强 GenAI 的质量。您可以访问预构建的裁判以应对常见指标（如幻觉或相关性），或开发定制的裁判以满足您的业务需求和专家见解。

提示词注册表

直接通过 MLflow UI 来对提示模板进行版本管理、比较、迭代和发现。跨多个版本的代理或应用程序代码重用提示，并查看丰富的血缘关系，以识别哪些版本正在使用每个提示。

AI 网关

通过统一的端点、集中的密钥管理和速率限制，标准化对多个 LLM 提供商的访问。

为什么选择我们？

MLflow 的独特之处

开放、灵活且可扩展

MLflow 是开源且可扩展的，它通过与 GenAI/ML 生态系统集成并使用开放协议进行数据所有权，从而避免供应商锁定，并适应您现有和未来的技术栈。

统一、端到端的 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

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 可以与所有流行的 ML 和 GenAI 框架无缝协同工作。

企业级应用

MLflow 的影响力超出了其技术能力。由 Databricks 创建，它已成为行业中最广泛采用的 MLOps 工具之一，并获得了主要云提供商的支持。

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

Apache-2.0 许可证

完全控制您的基础设施

社区支持

托管服务

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

博客

在 MLflow 中引入 DeepEval、RAGAS 和 Phoenix Judge

Introducing DeepEval, RAGAS, and Phoenix Judges in MLflow

2026年1月22日

引入 MLflow 智能体仪表板

2025年12月24日

面向每个 TypeScript LLM 堆栈的 AI 可观测性

AI Observability for Every TypeScript LLM Stack

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