MLflow 模型生命周期管理：版本控制、追踪与部署（一场技术讲座） 大家好！欢迎来到今天的“模型生命周期管理脱口秀”！我叫[你的名字]，今天咱们聊聊一个特别重要的东西，就是MLflow。 别担心，不是什么高深的魔法，咱们用人话来讲，保准你听得懂，学得会，回去就能用起来！ 开场白：模型，不止于训练 咱们搞机器学习的，最开始是不是都特别激动，一顿操作猛如虎，训练出一个模型，感觉自己拯救了世界。但冷静下来想想，模型训练完就结束了吗？ 当然不是！ 模型上线之后，要监控它的表现啊，要不断优化啊，万一出了问题要回溯啊。 整个过程就像养孩子，生下来只是第一步，后面操心的事情多着呢！ 所以，我们需要一个“模型管家”，帮我们把模型安排得明明白白的，这就是MLflow。 MLflow 是个啥？ 简单来说，MLflow就是一个开源平台，专门用来管理机器学习的整个生命周期。 它主要解决这几个问题： 实验追踪 (Tracking): 记录你每次训练模型的参数、指标、代码版本等等，方便你比较不同实验的结果，找到最好的模型。 模型管理 (Model Registry): 就像一个模型仓库，你可以注册、版本控制、管 …