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。
构建生产质量模型
MLflow 通过组织和比较运行,使迭代到生产就绪模型变得容易,帮助团队根据真实的性能洞察优化训练管道。
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,提供通用的接口灵活性。
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,以确保实验可以准确恢复,从而为企业部署提供自信的治理。
准备部署
通过内置注册表简化从实验到生产的路径,该注册表可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 ML 过程,消除工具碎片化,让您可以专注于模型开发而不是基础设施。
为什么选择我们?
MLflow 独一无二的原因
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,防止供应商锁定,适应您当前和未来的堆栈。
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,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的专有解决方案不同,MLflow 可与所有流行的 ML 和 GenAI 框架无缝协作。
企业采用
MLflow 的影响力超越了其技术能力。它由 Databricks 创建,已成为业界采用最广泛的 MLOps 工具之一,并得到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

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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