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,简化了您的整个机器学习流程。
构建生产级质量模型
MLflow 通过组织和比较运行,帮助团队根据真实的性能洞察优化训练管道,从而轻松迭代以获得生产就绪模型。
框架中立
与 scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 和 XGBoost 等流行工具无缝协作,避免厂商锁定,通过通用接口提供灵活性。
可靠的重现性
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,从而为企业部署实现可靠治理。
部署就绪
内置注册表简化了从实验到生产的路径,让您完全控制模型状态,无论是共享新方法还是部署解决方案。
统一的工作流
MLflow 通过跟踪、打包和部署功能简化您的整个机器学习流程,消除工具碎片化,让您能够专注于模型开发而非基础设施
为何选择我们?
MLflow 为何独一无二
开放、灵活和可扩展
MLflow 开源且可扩展,通过与 GenAI/ML 生态系统集成并使用开放协议实现数据所有权,从而防止厂商锁定,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 模型生命周期提供统一平台,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 框架无关的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 可以与所有流行的机器学习和 GenAI 框架无缝协作。
企业级应用
MLflow 的影响力超越了其技术能力。它由 Databricks 创建,已成为业界最广泛采用的 MLOps 工具之一,并获得了主要云提供商的集成支持。
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

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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
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