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之旅。
构建生产级质量的模型
MLflow 通过组织和比较运行,帮助团队根据真实的性能洞察来优化训练流程,从而轻松迭代出可用于生产的模型。
框架中立
与 scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 和 XGBoost 等流行工具无缝协作,避免供应商锁定,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,确保实验可以被准确地恢复,为企业级部署提供可靠的治理。
为部署做好准备
通过内置的注册表简化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,让您可以专注于模型开发而非基础设施。
为何选择我们?
为何 MLflow 与众不同
开放、灵活、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实现数据所有权,避免了供应商锁定,能够适应您现有及未来的技术栈。
统一的端到端 MLOps 和 AI 可观测性
MLflow 为整个 GenAI 和机器学习模型生命周期提供统一的平台,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优势之一。与将您锁定在特定生态系统中的专有解决方案不同,MLflow 能与所有流行的机器学习和 GenAI 框架无缝协作。
企业级采用
MLflow 的影响力超越了其技术能力。它由 Databricks 创建,已成为业界应用最广泛的 MLOps 工具之一,并得到了各大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

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
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