MLFlow官网
MLflow是一个开源的机器学习生命周期管理平台，提供实验记录、模型部署、模型评估、项目打包、模型部署和模型注册等功能，适用于机器学习实验管理、模型部署和管理、LLM评估和调整、数据科学项目管理等场景。
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MLFlow简介
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什么是”MLFlow”？
MLflow是一个开源平台，用于管理机器学习生命周期，包括实验、可重现性、部署和中央模型注册表。它提供了多个关键组件，包括实验记录和查询、模型部署、模型评估、项目打包、模型部署和模型注册等功能。
“MLFlow”有哪些功能？
1. MLflow Tracking：记录和查询实验，包括代码、数据、配置和结果。用户可以轻松地记录和比较不同实验的结果，以便进行模型选择和优化。
2. MLflow Deployments for LLMs：通过安全、简单的API与最新的LLMs（语言模型）进行交互。用户可以使用MLflow轻松部署和管理LLMs，以便在生产环境中使用。
3. MLflow LLM Evaluate：简化LLM和提示的评估过程。用户可以使用MLflow对LLMs进行评估，并根据评估结果进行调整和改进。
4. MLflow Projects：将数据科学代码打包成可在任何平台上重现运行的格式。用户可以使用MLflow将代码、数据和环境打包成一个项目，以便在不同环境中重现运行。
5. MLflow Models：在各种服务环境中部署机器学习模型。用户可以使用MLflow将训练好的模型部署到不同的服务环境中，以便实时预测和推理。
6. Model Registry：在中央存储库中存储、注释、发现和管理模型。用户可以使用MLflow的模型注册表功能，将训练好的模型存储在中央存储库中，并进行版本管理和注释。
应用场景：
1. 机器学习实验管理：MLflow的实验记录和查询功能可以帮助用户管理和比较不同的机器学习实验，以便选择和优化模型。
2. 模型部署和管理：MLflow的模型部署和模型注册功能可以帮助用户将训练好的模型部署到不同的服务环境中，并进行版本管理和注释。
3. LLM评估和调整：MLflow的LLM评估功能可以帮助用户评估和调整最新的LLMs，并根据评估结果进行改进。
4. 数据科学项目管理：MLflow的项目打包功能可以帮助用户将数据科学代码、数据和环境打包成一个项目，以便在不同环境中重现运行。
“MLFlow”如何使用？
用户可以通过访问MLflow的官方网站，了解更多关于MLflow的详细信息和使用指南。在官方网站上，用户可以找到文档、博客、社区和代码等资源，以及与其他用户交流和讨论的渠道。用户也可以在GitHub上查看MLflow的源代码，并参与到MLflow的开发和贡献中来。
MLFlow官网入口网址
AI聚合大数据显示，MLFlow官网非常受用户欢迎，请访问MLFlow网址入口（https://mlflow.org）试用。
数据统计
数据评估
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