快速交付高质量的生成式 AI
通过一个集成平台，为您提供端到端的跟踪、可观测性和评估功能，全面增强您的生成式 AI 应用。
通过追踪进行调试
使用 MLflow 的追踪功能调试和迭代生成式 AI 应用，它能捕获您应用的整个执行过程，包括提示词、检索和工具调用。
MLflow 的开源、与 OpenTelemetry 兼容的追踪 SDK 有助于避免供应商锁定。
MLflow tracing
利用 LLM 裁判准确评估自由形式的语言
利用模仿人类专业知识的“LLM 即裁判”指标，评估和提升生成式 AI 的质量。您可以使用为幻觉或相关性等常见指标预构建的裁判，也可以根据业务需求和专家见解开发定制裁判。
MLflow LLM judges
提示词注册表
直接通过 MLflow 用户界面对提示词模板进行版本管理、比较、迭代和发现。在您的智能体或应用代码的多个版本中复用提示词，并查看丰富的沿袭信息，以识别每个版本正在使用的提示词。
MLflow LLM judges
智能体和应用版本控制
对您的智能体进行版本控制，捕获其每次迭代相关的代码、参数和评估指标。MLflow 对智能体的集中管理是对 Git 的补充，为您所有的生成式 AI 资产提供全生命周期管理能力。
MLflow LLM judges
为何选择我们？
MLflow 的独特之处
开放、灵活、可扩展
MLflow 开源且可扩展，通过与生成式 AI/机器学习生态系统集成并使用开放协议实现数据所有权，适应您现有和未来的技术栈，从而避免供应商锁定。
统一的端到端 MLOps 和 AI 可观测性
MLflow 为整个生成式 AI 和机器学习模型生命周期提供了一个统一的平台，通过减少工具集成摩擦，简化了体验并促进了协作。
框架中立
MLflow 的框架无关性设计是其最强的差异化优势之一。与将您锁定在特定生态系统中的专有解决方案不同，MLflow 能与所有流行的机器学习和生成式 AI 框架无缝协作。
企业级采用
MLflow 的影响力超越了其技术能力。它由 Databricks 创建，已成为业界采用最广泛的 MLOps 工具之一，并获得了主要云提供商的集成支持。
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根据您的需求选择以下两种选项

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Apache-2.0 许可证
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由 MLflow 的原始创建者构建和维护
完全开源兼容
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