MLflow实验跟踪集成的关键优势是什么

MLflow实验跟踪集成的关键优势包括：

1. 全流程记录：可记录实验参数、指标、模型文件、代码版本等全维度信息，支持自动记录（如mlflow.sklearn.autolog()）。
2. 可视化对比：通过UI界面直观展示不同实验的参数、指标变化趋势，便于快速对比分析。
3. 版本控制：自动管理模型版本，支持注册模型到中央仓库，标记版本状态（如开发中、已部署）。
4. 团队协作：支持远程跟踪服务器，方便团队成员共享实验记录，实现复现和协同开发。
5. 扩展性强：无缝集成主流机器学习库（如TensorFlow、PyTorch），支持分布式计算和云存储。