MLflow是一个开源的机器学习生命周期管理平台，旨在简化和统一机器学习项目的开发、跟踪、部署和维护过程。它提供四大核心组件：实验跟踪（Experiment Tracking）用于记录和比较不同模型运行的参数与指标；模型注册（Model Registry）用于版本控制和协作管理模型；模型部署（Model Deployment）简化模型上线到生产环境；项目打包（Projects）则标准化代码和依赖项以确保可复现性。通过整合这些工具，MLflow帮助团队高效协作，提升机器学习工作流的透明度和可控性。
在AI产品开发实际落地中，MLflow的应用尤为关键。AI产品经理可借助该平台监控模型迭代过程，实时跟踪性能指标如准确率或损失函数，优化超参数选择，并加速模型从实验到生产的部署。这降低了手动错误风险，增强了团队协作效率，同时确保模型的可复现性和可审计性，最终推动AI产品快速上线与持续优化，提升市场竞争力和用户体验。
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