MLflow GenAI 入门
自信构建生产级 GenAI 应用
MLflow 改变了您开发、评估和部署 GenAI 应用的方式。从原型到生产,您可以全面了解您的 AI 系统,同时保持使用任何框架或模型提供商的灵活性。
为什么选择 MLflow 用于 GenAI?
🔍 全面可观测性
精确查看您的 AI 应用内部发生了什么。MLflow Tracing 捕获每次 LLM 调用、工具交互和决策点——将黑盒系统转变为透明、可调试的工作流。
📊 自动化质量保证
停止猜测您的更改是否提高了质量。MLflow 的评估框架使用 LLM 判官和自定义指标系统地测试每个迭代,确保持续改进。
🚀 框架自由
使用 LangChain、LlamaIndex、OpenAI 或任何超过 15 个受支持的框架。MLflow 与您现有的工具无缝集成,同时提供一个统一的跟踪和部署平台。
💡 人机协作卓越性
弥合 AI 与领域专业知识之间的鸿沟。收集来自用户和专家的结构化反馈,根据实际使用情况不断完善您的应用。
几分钟内开始构建
按照我们的快速入门指南,体验 MLflow 在 GenAI 开发中的强大功能。每个指南不到 15 分钟,并演示了您每天都会使用的核心功能。
📋 前提条件
开始之前,请确保您已具备
- Python 3.9 或更高版本
- 已安装 MLflow 3+ (
pip install --upgrade mlflow
) - 一个 MLflow 跟踪服务器(本地或远程)
MLflow 新手?
从我们的 环境设置快速入门 开始,几分钟内即可上手!
连接您的环境
设置 MLflow 以与您的开发环境协同工作,无论您是使用本地设置、云平台还是托管服务。
您将学到什么
- 配置 MLflow 跟踪 URI
- 设置实验跟踪
- 连接到模型注册表
使用跟踪收集应用埋点数据
只需几行代码即可为您的 GenAI 应用添加全面的可观测性。实时查看每个提示、检索和工具调用。
您将学到什么
- 流行框架(例如 OpenAI、LangChain 和 DSPy)的自动埋点
- 捕获自定义跟踪
- 调试复杂的 AI 工作流
评估应用质量
使用 LLM 判官和自定义指标系统地测试和改进您的应用。从手动测试转向数据驱动的质量保证。
您将学到什么
- 创建评估数据集
- 使用 LLM 判官进行质量评估
- 客观比较模型版本
实际影响
🎯 更快调试
通过全面了解每个 AI 决策和交互,将调试时间减少 70%。
📈 质量信心
利用在生产前发现退化的自动化评估,放心地进行部署。
🔄 快速迭代
通过集成的实验跟踪和版本控制,将改进速度提高 3 倍。