MLflow 是一个用于管理机器学习生命周期的开源平台，现已发展到其 MLflow 3.x 架构。它为传统 ML、深度学习和 AI 代理提供了一个统一的工程画布，强调跨不同编码语言和部署环境的平台无关性。核心架构包含四个组件：用于参数、指标和工件的 Tracking；用于通过“flavors”进行标准化打包的 Models；用于治理和版本控制的模型注册表（Model Registry）；以及用于将模型作为可扩展 API 部署的 Deployment。 AI
影响 MLflow 3.x 提供了一个统一的平台来管理复杂的 AI 代理生命周期，从而简化了开发和部署。
排序理由 文章讨论了一个开源 MLOps 平台 MLflow 及其架构演变，这属于 AI 开发工具的范畴。
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