掌握机器学习全生命周期

从实验到生产，MLflow 机器学习模型通过全面的功能简化了您完整的机器学习之旅，包括实验跟踪, 模型管理，以及部署.

每月 3000 万+ 下载量

构建生产级模型

MLflow 通过组织和比较运行结果，帮助团队根据真实性能洞察优化训练流程，从而轻松迭代出可投入生产的模型。

框架中立

与 scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 和 XGBoost 等流行工具无缝协作，无厂商锁定，并通过统一的接口提供灵活性。

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，确保实验能够准确还原，从而为企业级部署提供可靠的治理。

部署就绪

借助内置的注册中心，简化从实验到生产的路径，让您能够完全控制模型状态，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了您的整个机器学习流程，消除了工具碎片化，让您可以专注于模型开发而非基础设施。

Building production quality ML models with MLflow

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，通过与生成式 AI/机器学习生态系统集成并使用开放协议进行数据所有权管理，避免了厂商锁定，并能适配您现有及未来的技术栈。

统一的端到端 MLOps 和 AI 可观测性

MLflow 为整个生成式 AI 和机器学习模型生命周期提供了一个统一的平台，通过减少工具集成的摩擦，简化了体验并促进了协作。

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 可以与所有流行的机器学习和生成式 AI 框架无缝协作。

企业采用

MLflow 的影响力不仅限于其技术能力。由 Databricks 创建的 MLflow 已成为业界最广泛采用的 MLOps 工具之一，并得到了主要云服务提供商的集成支持。

三步轻松上手

从零开始，几分钟内即可实现完整的实验跟踪。无需复杂设置。开始使用 →

启动 MLflow 服务器

一条命令即可开始。同时也提供 Docker 设置方案。

bash

uvx mlflow server

~30 秒

启用自动日志记录

一行代码即可自动捕获参数、指标和模型。

python

import mlflow

mlflow.set_tracking_uri(
    "https://:5000"
)
mlflow.sklearn.autolog()

~30 秒

训练您的模型

照常训练。在 MLflow UI 中探索运行记录、指标和模型。

python

from sklearn.ensemble import (
    RandomForestClassifier,
)
from sklearn.datasets import (
    load_iris,
)

X, y = load_iris(return_X_y=True)
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X, y)

~1 分钟

博客

如何利用 MLflow 的基于角色的访问控制（RBAC）管理您的大模型团队

How to Manage your LLM Teams using MLflow's Role-Based Access Control

2026年5月25日

通过 MLflow AI Gateway 路由 Claude Code

Route Claude Code Through MLflow AI Gateway

2026年5月6日

从黑盒到可观测性：使用 MLflow 追踪 OpenClaw

From Black Box to Observability: Tracing OpenClaw with MLflow

参与其中

与开源社区建立联系

加入数百万 MLflow 用户

LLM 与智能体

模型训练