MLflow实验跟踪在数据科学中的应用场景

MLflow实验跟踪在数据科学中应用广泛，核心场景包括：

• 模型训练与调优：记录超参数（如学习率、批量大小）、训练指标（如准确率、损失值）及模型版本，便于对比不同配置效果，例如在信用评分模型中跟踪不同算法的性能。
• 实验可复现性：保存代码版本、依赖环境及数据预处理步骤，确保团队成员能复现历史实验，例如通过MLflow记录LangChain实验的提示模板和模型依赖。
• 多框架集成管理：支持TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等框架，自动记录模型架构和训练过程，如集成TensorFlow时自动追踪模型训练曲线。
• 生产环境部署：结合模型注册功能，将验证通过的模型部署到生产环境，确保版本一致性，例如通过MLflow将训练好的模型部署到Kubernetes集群。
• 复杂流程可视化：在推荐系统、金融风控等场景中，可视化实验流程和指标变化，辅助分析模型行为，例如跟踪推荐系统的A/B测试结果。