精通机器学习生命周期
从实验到生产,MLflow 通过端到端的跟踪、模型管理和部署,简化您的整个机器学习旅程。
构建生产级模型
MLflow 通过组织和比较实验运行,帮助团队根据实际性能洞察优化训练管道,轻松迭代以构建生产就绪模型。
框架无关
无需供应商锁定,即可与 scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 和 XGBoost 等流行工具无缝协作,并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、构件、代码、指标和依赖项,以确保实验能够被准确恢复,从而为企业部署提供可信赖的治理。
生产就绪
通过内置的注册表简化从实验到生产的路径,该注册表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 流程,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 的独特性
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,来防止供应商锁定,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增强协作。
框架中立
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 可以与所有主流 ML 和 GenAI 框架无缝集成。
企业级应用
MLflow 的影响力超出了其技术能力。它由 Databricks 创建,已成为业界最广泛采用的 MLOps 工具之一,并得到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
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由 MLflow 的原始创建者构建和维护
完全开源兼容
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