启动 MLflow 跟踪服务器
在深入了解 MLflow 的丰富功能之前，让我们先设置基础组件：MLflow 跟踪服务器和 MLflow UI。本指南将引导您完成启动和运行这两个组件的步骤。
设置 MLflow
我们需要做的第一件事是获取 MLflow。
步骤 1：从 PyPI 安装 MLflow
MLflow 可在 PyPI 上方便地获取。安装它就像运行 pip 命令一样简单。
pip install mlflow
步骤 2（可选）：启动 MLflow 跟踪服务器
如果您想通过利用 MLflow 跟踪服务器的托管实例来使用更简单的解决方案，请在此处查看有关选项的详细信息。
首先，您需要启动 MLflow 跟踪服务器。请记住在教程期间保持命令提示符运行，因为关闭它将关闭服务器。
mlflow server --host 127.0.0.1 --port 8080
服务器开始运行时，您应该会看到以下输出
INFO: Started server process [28550]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8080 (Press CTRL+C to quit)
注意
请记住您的 MLflow 跟踪服务器分配到的主机和端口名称。您将在本教程的下一部分中使用这些信息！
安全提示
从 MLflow 3.5.0 开始，服务器包含使用行业标准中间件库内置的安全功能，以防止 DNS 重新绑定和 CORS 攻击。默认情况下，它只接受来自 localhost 的连接。如果您需要将服务器暴露给其他计算机，请参阅MLflow 服务器安全指南以进行正确配置。
恭喜！您的 MLflow 环境现已设置完毕，可以开始使用了。随着您不断学习，您将探索 MLflow 提供的海量功能，从而简化和增强您的机器学习工作流程。