可视化对比
使用 MLflow 强大的可视化工具，对比多个实验的结果。基于不同项目中感兴趣的各种指标，快速识别出性能最佳的模型，并获取其对应的代码和参数。
通过 mlflow.autolog 实现原生 ML 库集成
mlflow.autolog() 可与流行的机器学习库集成，自动记录超参数、指标和制品（artifacts），无需人工干预即可高效跟踪和对比调优实验。
可靠的复现性
可靠地记录参数、权重、制品、代码、指标和依赖项，确保实验能够被准确还原，从而为企业级部署提供可靠的治理保障。
跟踪超参数调优运行
利用 MLflow 与 Optuna 之间的原生集成，使用 Spark UDF 在大规模环境下进行分布式超参数优化。MLflow 跟踪服务器提供稳健的试验数据存储，即便在节点故障时也能保持数据持久性，确保您的优化任务即使在复杂的分布式扩展环境中也能成功完成。
识别生产环境的最佳模型
通过在 MLflow UI 中直接可视化各次运行的指标，用户可以快速评估权衡取舍，并确定用于生产的最佳模型。
完整的实验生命周期
MLflow Tracking 会自动为每次训练迭代捕获参数、代码版本、指标和模型权重。记录已训练的模型、可视化结果、接口签名和数据样本，以确保整个 ML 工作流程的完全可复现性。
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