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解决的问题

MLflow 提供了一个统一的平台，用于管理 AI 应用程序的整个生命周期，特别解决了 AI 代理、大语言模型（LLMs）和传统机器学习模型在调试、评估、监控和优化方面的复杂性，确保它们可投入生产环境使用。

工作原理

MLflow 作为一个工程平台，可与多种编程语言（Python、TypeScript/JavaScript、Java）和框架集成。它提供多个核心组件：

• 可观测性：使用 OpenTelemetry 捕获 LLM 应用和代理的完整调用链，以获得行为洞察。
• 评估：提供 50 多个内置指标和 LLM 评判器，用于跟踪质量并发现回归问题。
• 提示管理：支持提示的版本控制、测试和自动化优化。
• AI 网关：作为统一的 API 网关，用于路由请求、管理速率限制并控制不同 LLM 提供商的成本。
• ML 生命周期工具：包括实验追踪（用于参数和指标）、模型注册表（用于协作管理）以及适用于 Kubernetes 和 AWS SageMaker 等多种环境的部署工具。

适用人群

所有规模的 AI 工程师和数据科学团队，他们需要有信心并控制成本地将 AI 代理和模型从开发环境迁移至生产环境。

主要亮点

• 广泛集成：支持超过 60 个框架的一行自动追踪，并兼容主要的 LLM 提供商。
• 全栈 LLMOps：覆盖从提示优化到生产监控的整个流程。
• 开放标准：原生集成 OpenTelemetry 和 MCP。
• 可扩展部署：支持在多个云平台和容器平台上进行批量和实时评分。