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MLflow：管理机器学习生命周期的工具

MLflow 是一个开源平台，专为协助机器学习从业者和团队处理机器学习过程中的复杂性而构建。MLflow 专注于机器学习项目的完整生命周期，确保每个阶段都易于管理、可追溯和可复现。

MLflow 入门资源​

如果您是第一次了解 MLflow，这里的教程和指南是很好的起点。这些资源的重点是让您尽快熟悉 MLflow 的基本功能、术语、API 和通用最佳实践，以便加深您在特定领域指南和教程中的学习。

了解 MLflow 的核心组件​

快速入门​

通过我们的5分钟教程开始使用 MLflow

指南​

通过这篇关于 Tracking 的深入指南了解 MLflow 的核心组件

Core Components

GenAI 与 MLflow​

探索 MLflow 中全面的 GenAI 重点支持。从用于 GenAI 模型的 MLflow Deployments 到 Prompt Engineering UI，再到针对 GenAI 的原生 MLflow 模块（如 open-ai、transformers 和 sentence-transformers），这里的教程和指南将帮助您开始利用这些强大的模型、服务和应用的优势。您将了解 MLflow 如何简化 GenAI 模型的使用以及开发利用这些模型的解决方案。MLflow 涵盖了提示开发、提示评估、基础模型比较、微调、日志记录和部署生产级推理服务器等重要任务。

探索下面的指南和教程，开始您的旅程！

探索原生的 MLflow GenAI 集成​

Hugging Face Transformers

Transformers

OpenAI

OpenAI

LangChain

LangChain

LlamaIndex

LlamaIndex

Sentence Transformers

Sentence Transformers

随处运行 MLflow​

MLflow 可用于各种环境，包括本地环境、内部部署集群、云平台和托管服务。作为一个开源平台，MLflow 是厂商中立的；无论您在哪里进行机器学习，都可以使用 MLflow 的核心功能集，例如跟踪、评估、可观测性等。

在本地托管 MLflow

在本地运行 MLflow 服务器，或使用直接访问模式（无需服务器）在您的本地环境中运行 MLflow。点击此卡片了解更多。

Databricks Logo

Databricks Managed MLflow 是一项免费、完全托管的解决方案，与 Databricks ML/AI 生态系统无缝集成，例如 Unity Catalog、模型服务等。

Amazon SageMaker Logo

Amazon SageMaker 上的 MLflow 是一项基于 AWS 基础设施的 MLflow 完全托管服务，与 SageMaker 的核心功能集成，例如 Studio、模型注册表和推理。

AzureML Logo

Azure Machine Learning 工作区与 MLflow 兼容，允许您以使用 MLflow 服务器的相同方式使用 Azure Machine Learning 工作区。

Nebius Logo

Nebius 是一个面向生成式 AI 探索者的尖端云平台，提供完全托管的 MLflow 服务，通过 MLflow 强大的实验跟踪功能简化 LLM 微调。

Kubernetes Logo

您可以在本地或云托管的 Kubernetes 集群上使用 MLflow。点击此卡片了解如何在您自己的基础设施上托管 MLflow。