通过内置的审批工作流功能和自动化通知，在可自定义的暂存环境（开发、暂存、生产或您选择的任何阶段别名）中移动模型。通过包含谁批准了更改以及更改发生时间的详细元数据，维护完整的模型转换审计跟踪。

借助 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。