通过内置审批工作流功能和自动化通知，在可定制的暂存环境（开发、暂存、生产或您选择的任何阶段别名）中移动模型。维护模型转换的完整审计跟踪，其中包含关于谁批准了更改以及何时发生的详细元数据。

利用 MLflow 多功能的部署能力，将模型部署为 Docker 容器、Python 函数、REST 端点，或直接部署到各种服务平台。通过在任何目标环境（从本地测试到基于云的服务）中保持一致的模型行为，简化从开发到生产的过渡。