第3章 开源大模型框架概览3.3 其他框架与工具3.3.2 MLflow：模型生命周期管理_大模型管理平台 开源

1.背景介绍

1. 背景介绍

随着人工智能技术的发展，模型训练和部署的复杂性也不断增加。为了更好地管理模型的生命周期，开源社区提供了许多工具和框架。MLflow是一个开源的平台，用于管理机器学习模型的生命周期。它提供了一个标准的模型管理流程，包括训练、评估、部署和跟踪。

MLflow的核心概念包括：

• 项目：一个包含一组相关模型的集合。
• 实验：一个包含多个运行的集合。
• 运行：一个包含模型训练、评估或部署的单个实例。
• 模型：一个可以在MLflow中使用的机器学习模型。

MLflow可以帮助数据科学家和工程师更好地管理模型，提高工作效率，并确保模型的可重复性和可扩展性。

2. 核心概念与联系

在MLflow中，项目、实验、运行和模型之间存在以下关系：

• 项目是一个包含一组相关模型的集合，可以理解为一个工作空间。
• 实验是一个包含多个运行的集合，可以理解为一个实验过程。
• 运行是一个包含模型训练、评估或部署的单个实例，可以理解为一个实验中的一个步骤。
• 模型是一个可以在MLflow中使用的机器学习模型，可以理解为一个实验的结果。

这些概念之间的联系如下：

• 一个项目可以包含多个实验。
• 一个实验可以包含多个运行。
• 一个运行可以生成一个模型。</