团队级 MLflow 实战：一次打通超参、实验、模型溯源全链路

付玉祥
960 阅读17分钟

前言

算法类项目的实验性特征导致超参数、模型文件、评估指标等关键数据分散存储，易引发实验可复现性差、模型版本追溯困难、团队协作效率低下等问题。MLflow 作为开源的机器学习生命周期管理工具，通过标准化的实验追踪、模型版本控制与部署流程，为上述问题提供系统性解决方案。本文首先分析 MLflow 的核心价值与组件架构，随后详细阐述基于 Docker Compose 的团队级 MLflow 服务器部署方案，进而通过 Scikit-learn 与 PyTorch 框架的实战案例，演示实验追踪流程的集成方法，最后探讨实验结果对比分析与模型复现的技术路径，为团队构建标准化、可复现的机器学习工作流提供技术参考。

第一章 为什么需要 MLflow？

算法类项目与传统软件开发的核心差异在于其强实验性 —— 模型性能优化依赖于超参数调优、数据集迭代与模型结构调整，此过程会产生大量异构数据，包括多组超参数配置（如学习率、正则化系数）、动态变化的评估指标（如准确率、损失值）、不同版本的模型权重文件（MB 至 GB 级）及训练过程日志。若缺乏统一的管理工具，易形成 "信息孤岛"：实验结果难以共享、最优模型无法追溯、跨成员复现实验成本高昂，严重制约团队协作效率与项目可维护性。

MLflow 作为 Apache 基金会旗下的开源工具，通过模块化设计覆盖机器学习全生命周期，其核心目标是建立标准化流程，实现实验可追踪、模型可管理、部署可自动化。本文从平台搭建、客户端集成、多框架实战、结果分析四个维度，系统讲解团队级 MLflow 的落地方法，为解决机器学习项目管理痛点提供技术方案。

1.1 算法类项目的管理挑战

算法类项目的实验过程具有以下特征，导致传统管理方式难以适配：

  1. 数据异构性：实验产物涵盖结构化超参数（如学习率）、时序化指标（如每轮训练损失）、二进制模型文件（如.pth、.pkl）及文本日志，需差异化存储与检索策略；
  2. 过程动态性：深度学习模型训练常需数十至数百轮迭代，需实时记录每轮指标变化以分析模型收敛过程；
  3. 环境依赖性：模型性能与数据集版本、依赖库版本、硬件环境强相关，任一因素差异均可能导致实验结果不可复现；
  4. 团队协作性：多成员并行实验时，需确保实验数据可共享、结果可对比、模型可追溯。

上述特征使得人工管理（如 Excel 记录参数、共享文件夹存储模型）难以满足需求，亟需专业化工具支撑。

1.2 MLflow 核心组件与功能

MLflow 采用模块化设计，包含四大核心组件，各组件既可独立使用，也可协同构建完整工作流：

组件名称核心功能技术特性
Tracking记录实验元数据（参数、指标）与产物（模型、日志），提供 UI 查询与可视化支持多语言客户端（Python/Java）、多存储后端（MySQL/SQLite）、指标时序记录
Projects定义标准化项目结构与运行环境，通过MLproject文件描述依赖与执行命令支持 Conda 环境封装、Docker 容器化运行，确保实验环境一致性
Models提供跨框架统一模型格式（MLmodel），支持多部署目标（REST API/Spark UDF）内置 Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 等框架适配器，无需修改模型代码
Model Registry实现模型版本管理、生命周期标记（Staging/Production/Archived）与访问控制支持版本回滚、模型 lineage 追踪、权限分级管理

其中，Tracking 组件是团队协作的基础，负责实验数据的中心化存储与可视化查询，本文将以此为核心展开，同时覆盖 Models 组件的模型管理功能。

第二章 团队级 MLflow 服务器部署：Docker Compose 方案

为实现团队实验数据的集中化管理，需部署 MLflow Tracking Server，采用 "后端存储 + Artifact 存储" 的分离架构，兼顾元数据查询效率与大文件存储灵活性。

2.1 部署架构设计

MLflow Tracking Server 的完整架构包含两部分存储组件，功能分工如下：

  1. 后端存储（Backend Store） ：存储实验元数据，包括实验名称、Run 信息、超参数、指标等结构化数据。选用 MySQL 作为存储引擎，利用其关系型数据库特性保障查询效率与事务一致性；
  2. Artifact 存储：存储模型文件、训练日志、可视化图表等二进制大文件。采用公司自建 NFS 文件服务器，支持按需扩容，满足 GB 级模型存储需求。

分离架构的优势在于：元数据与大文件独立管理，既保障参数查询的高效性，又避免数据库存储压力过大；同时 Artifact 存储可灵活对接对象存储（如 S3、MinIO），适配不同团队的基础设施环境。

2.2 部署前置条件

  1. 硬件环境：Linux 服务器（建议配置≥2 核 4G CPU、50GB 存储，根据模型大小调整）；
  2. 软件环境：Docker 20.10+、Docker Compose 1.29+；
  3. 存储资源：公司内网 NFS 服务地址（需配置读写权限）；
  4. 网络资源：服务器开放内网 5000 端口（MLflow UI）与 3306 端口（MySQL）。

2.3 详细部署步骤

2.3.1 目录结构设计

在服务器指定路径创建部署目录，规范配置文件与数据存储路径，目录结构如下：

mlflow-team-server/
├── docker-compose.yml  # 服务编排配置文件
└── mysql_data/         # MySQL数据持久化目录（存储实验元数据）

通过mkdir -p /home/algorithm/mlflow-team-server/mysql_data命令创建目录，确保数据在容器重启后不丢失。

2.3.2 Docker Compose 配置文件编写

docker-compose.yml文件定义 MySQL 与 MLflow Server 两个服务，通过自定义网络实现服务间通信，配置如下：

version: "3.8"
​
services:
  # MySQL服务：后端存储，存储实验元数据
  mlflow-mysql:
    image: mysql:8.0.36
    container_name: mlflow-mysql
    restart: always
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: ${MYSQL_ROOT_PWD}        # 环境变量注入，避免硬编码
      MYSQL_DATABASE: mlflow_metadata              # 初始化MLflow元数据库
      MYSQL_USER: mlflow_op                        # MLflow专用操作账户
      MYSQL_PASSWORD: ${MYSQL_MLFLOW_PWD}
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - ./mysql_data:/var/lib/mysql                # 数据持久化挂载
    networks:
      - mlflow-net
    healthcheck:                                   # 健康检查，确保服务可用
      test: ["CMD", "mysqladmin", "ping", "-h", "localhost"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5
​
  # MLflow Server服务：提供UI与API接口
  mlflow-server:
    image: ghcr.io/mlflow/mlflow:2.11.0            # 固定版本，避免兼容性问题
    container_name: mlflow-server
    restart: always
    depends_on:
      mlflow-mysql:
        condition: service_healthy                 # 依赖MySQL健康状态
    environment:
      MLFLOW_ARTIFACT_ROOT: ${NFS_ARTIFACT_PATH}   # Artifact存储路径（NFS）
    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      - ${NFS_ARTIFACT_PATH}:${NFS_ARTIFACT_PATH}  # NFS挂载，读写Artifact
    command: >
      mlflow server
      --backend-store-uri mysql+pymysql://mlflow_op:${MYSQL_MLFLOW_PWD}@mlflow-mysql:3306/mlflow_metadata
      --default-artifact-root ${NFS_ARTIFACT_PATH}
      --host 0.0.0.0                                # 允许内网所有IP访问
    networks:
      - mlflow-net
​
networks:
  mlflow-net:
    driver: bridge

配置说明：

  • 采用环境变量（${MYSQL_ROOT_PWD}、${NFS_ARTIFACT_PATH}）注入敏感信息与路径参数，避免配置文件硬编码；
  • 加入 MySQL 健康检查（healthcheck），确保 MLflow Server 在 MySQL 服务就绪后启动，避免连接失败；
  • 通过自定义网络（mlflow-net）隔离服务通信，提升安全性。

2.3.3 服务启动与验证

  1. 创建环境变量配置文件.env，定义所需参数：

    MYSQL_ROOT_PWD=MLflowRoot@2024
MYSQL_MLFLOW_PWD=MLflowOp@2024
NFS_ARTIFACT_PATH=/mnt/company-nfs/mlflow-artifacts

  2. 在部署目录执行以下命令启动服务：

    docker-compose --env-file .env up -d

  3. 服务验证：

    • 容器状态检查：docker ps | grep mlflow，确保mlflow-mysql与mlflow-server的STATUS为Up；
    • UI 访问验证：在浏览器输入http://<服务器内网IP>:5000，若能加载 MLflow UI 界面，说明部署成功；
    • 功能测试：通过客户端提交测试实验，验证元数据与 Artifact 是否正常存储（详见 3.1 节）。

2.4 常见问题排查

  1. MySQL 连接失败：检查.env文件中密码是否正确，或通过docker logs mlflow-server查看日志，确认--backend-store-uri参数格式无误；
  2. Artifact 存储权限错误：检查 NFS 路径权限（建议设置为755），确保 MLflow Server 容器对挂载路径有读写权限；
  3. UI 无法访问：确认服务器防火墙已开放 5000 端口，或通过docker exec -it mlflow-server curl http://localhost:5000验证容器内部服务是否正常。

第三章 客户端集成与多框架实验追踪实战

MLflow 客户端支持 Python、Java 等多语言，本节以 Python 客户端为例，分别演示 Scikit-learn（传统机器学习）与 PyTorch（深度学习）框架下的实验追踪流程，覆盖超参数记录、指标追踪、模型存储等核心功能。

3.1 客户端环境配置

首先在实验执行环境（本地机器或 GPU 服务器）安装 MLflow 及相关依赖：

pip install mlflow==2.11.0 scikit-learn==1.3.2 torch==2.1.0 pandas==2.1.4 numpy==1.26.3

客户端与 MLflow Server 的连接通过mlflow.set_tracking_uri()实现，需在实验代码初始化阶段配置：

import mlflow
​
# 配置MLflow Tracking Server地址
mlflow.set_tracking_uri("http://<服务器内网IP>:5000")
# 指定实验名称，同类实验归组管理
mlflow.set_experiment("Iris-Classification-LogisticRegression")

set_experiment()函数用于创建或复用实验，建议按 "项目 - 模型类型 - 任务" 命名（如 "Iris-Classification-LogisticRegression"），便于团队成员识别与检索。

3.2 Scikit-learn 实验追踪：鸢尾花分类任务

3.2.1 任务定义与实验设计

以鸢尾花数据集（Iris）的逻辑回归分类任务为例，实验目标包括：

  1. 记录超参数：正则化系数C、最大迭代次数max_iter；
  2. 追踪评估指标：测试集准确率（accuracy）；
  3. 存储实验产物：训练完成的逻辑回归模型、类别映射字典。

3.2.2 完整实验代码与解析

import mlflow
import mlflow.sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
import json
​
# 1. 初始化MLflow客户端
mlflow.set_tracking_uri("http://<服务器内网IP>:5000")
mlflow.set_experiment("Iris-Classification-LogisticRegression")
​
# 2. 数据加载与预处理
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 固定随机种子（random_state=42）确保数据分割可复现
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y  # stratify=y确保类别分布一致
)
​
# 3. 实验Run启动与数据记录
# run_name包含关键参数信息，便于后续识别
with mlflow.start_run(run_name="LogisticRegression-C=1.0-iter=200"):
    # 3.1 超参数定义与记录
    hyper_params = {
        "regularization_C": 1.0,
        "max_iterations": 200,
        "solver": "liblinear",
        "random_state": 42,
        "train_data_size": len(X_train),
        "test_data_size": len(X_test),
        "dataset_version": "sklearn-v1.3.2"  # 记录数据集版本，提升可复现性
    }
    # 批量记录超参数
    for param_name, param_value in hyper_params.items():
        mlflow.log_param(param_name, param_value)
​
    # 3.2 模型训练
    model = LogisticRegression(
        C=hyper_params["regularization_C"],
        max_iter=hyper_params["max_iterations"],
        solver=hyper_params["solver"],
        random_state=hyper_params["random_state"]
    )
    model.fit(X_train, y_train)
​
    # 3.3 模型评估与指标记录
    y_pred = model.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    # 记录评估指标（支持float类型）
    mlflow.log_metric("test_accuracy", accuracy)
​
    # 3.4 实验产物存储
    # 存储Scikit-learn模型（自动序列化并上传至Artifact存储）
    mlflow.sklearn.log_model(model, "logistic_regression_model")
    # 存储类别映射字典（JSON格式），便于后续预测时参考
    class_mapping = dict(enumerate(iris.target_names))
    with open("class_mapping.json", "w") as f:
        json.dump(class_mapping, f)
    mlflow.log_artifact("class_mapping.json")  # 上传本地文件至Artifact
​
    print(f"实验完成 | 测试集准确率：{accuracy:.4f} | Run ID：{mlflow.active_run().info.run_id}")

3.2.3 关键 API 解析

  • mlflow.start_run()：启动一个实验 Run，所有参数、指标与产物均绑定至该 Run，支持嵌套 Run（适用于复杂实验流程）；
  • mlflow.log_param()：记录单个超参数，支持字符串、数值等类型，参数名建议采用 "蛇形命名法"（如regularization_C），确保可读性；
  • mlflow.log_metric()：记录评估指标，适用于静态指标（如最终准确率），若需记录动态指标（如每轮损失），需结合step参数；
  • mlflow.sklearn.log_model()：Scikit-learn 专用模型存储 API，自动生成MLmodel文件（描述模型类型与加载方式），并将模型序列化后上传至 Artifact 存储。

3.2.4 MLFlow结果展示

image.png

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3.3 PyTorch 实验追踪：二分类神经网络任务

深度学习实验的核心差异在于需记录多轮训练的动态指标（如每轮损失），MLflow 通过log_metric()的step参数支持时序化指标追踪，便于分析模型收敛过程。

3.3.1 任务定义与实验设计

构建两层全连接神经网络，对模拟二分类数据进行训练，实验目标包括：

  1. 记录超参数：学习率lr、训练轮次epochs、批次大小batch_size；
  2. 追踪动态指标：每轮训练平均损失（train_avg_loss）；
  3. 存储实验产物：训练完成的 PyTorch 模型、模型结构描述文件。

3.3.2 完整实验代码与解析

import mlflow
import mlflow.pytorch
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import torch.nn.functional as F
​
# 1. 初始化MLflow客户端
mlflow.set_tracking_uri("http://<服务器内网IP>:5000")
mlflow.set_experiment("PyTorch-SimpleNN-BinaryClassification")
​
# 2. 模拟数据集生成
torch.manual_seed(42)  # 固定PyTorch随机种子
X = torch.randn(500, 10)  # 500个样本，10维特征
y = (X.sum(dim=1) > 0).long()  # 二分类标签（0/1）
dataset = TensorDataset(X, y)
batch_size = 32
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
​
# 3. 神经网络模型定义
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=10, hidden_dim=32, output_dim=2):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
​
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        return self.fc2(x)
​
# 4. 训练函数定义
def train_model(lr=0.001, epochs=15):
    # 模型、损失函数、优化器初始化
    model = SimpleNN()
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
​
    # 5. 启动MLflow Run
    with mlflow.start_run(run_name=f"SimpleNN-lr={lr}-epochs={epochs}"):
        # 5.1 超参数记录
        hyper_params = {
            "learning_rate": lr,
            "epochs": epochs,
            "batch_size": batch_size,
            "input_dim": 10,
            "hidden_dim": 32,
            "output_dim": 2,
            "optimizer": "Adam",
            "loss_function": "CrossEntropyLoss",
            "torch_seed": 42
        }
        for param_name, param_value in hyper_params.items():
            mlflow.log_param(param_name, param_value)
​
        # 5.2 多轮训练与动态指标记录
        for epoch in range(epochs):
            model.train()
            total_loss = 0.0
​
            for batch_X, batch_y in dataloader:
                optimizer.zero_grad()
                outputs = model(batch_X)
                loss = criterion(outputs, batch_y)
                loss.backward()
                optimizer.step()
​
                total_loss += loss.item()
​
            # 计算本轮平均损失
            avg_loss = total_loss / len(dataloader)
            # 记录动态指标，step=epoch标记时序维度
            mlflow.log_metric("train_avg_loss", avg_loss, step=epoch)
            print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs} | Train Avg Loss: {avg_loss:.4f}")
​
        # 5.3 模型与产物存储
        # 存储PyTorch模型，自动处理权重与结构序列化
        mlflow.pytorch.log_model(model, "simple_nn_model")
        # 存储模型结构描述文件
        model_struct = f"Input Dim: {hyper_params['input_dim']} → Hidden Dim: {hyper_params['hidden_dim']} → Output Dim: {hyper_params['output_dim']}"
        with open("model_structure.txt", "w") as f:
            f.write(model_struct)
        mlflow.log_artifact("model_structure.txt")
​
        print(f"训练完成 | Run ID：{mlflow.active_run().info.run_id}")
​
# 6. 启动训练
train_model(lr=0.001, epochs=15)

3.3.3 深度学习实验的特殊处理

  • 动态指标追踪：通过log_metric()的step参数，将指标与训练轮次（epoch）绑定，MLflow UI 会自动生成时序曲线图，直观展示损失随轮次的变化趋势；
  • 模型存储优化：mlflow.pytorch.log_model()支持 PyTorch 模型的完整序列化，包括模型结构、权重与训练配置，无需手动保存state_dict；
  • 随机种子控制：通过torch.manual_seed()固定 PyTorch 随机种子，确保数据生成、权重初始化过程可复现。

3.3.4 MLFlow结果展示

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3.4 多框架实验追踪对比分析

不同框架的实验追踪流程在核心逻辑上保持一致，但针对框架特性存在细节差异，具体对比如下：

对比维度Scikit-learn（传统机器学习）PyTorch（深度学习）
参数记录逻辑训练前一次性记录静态超参数训练前一次性记录静态超参数
指标记录模式训练后记录静态指标（如测试集准确率）训练中按 step 记录动态指标（如每轮损失）
模型存储 APImlflow.sklearn.log_model()mlflow.pytorch.log_model()
序列化方式基于 Joblib/Pickle 序列化基于 PyTorch 原生序列化（torch.save）
产物体积模型文件较小（KB 至 MB 级）模型文件较大（MB 至 GB 级）
适用场景低复杂度模型、短训练周期实验高复杂度模型、长训练周期实验

核心共性在于：MLflow 通过统一的log_param、log_metric、log_model API 抽象，降低跨框架学习成本，实现 "一次学习，多框架复用"。

第四章 实验结果对比与模型复现

4.1 实验结果可视化对比

MLflow UI 提供多维度的实验结果对比功能，支持团队快速定位最优模型，操作流程如下：

  1. Run 选择：在实验列表页，按住Ctrl（Windows）或Command（Mac）键选中待对比的 Run；

  2. 对比视图打开：点击页面顶部 "Compare" 按钮，进入多 Run 对比界面；

  3. 多维度分析

    ：

    • 参数对比：表格形式展示各 Run 的超参数差异，支持按参数名排序，快速识别关键参数变化；
    • 指标对比：横向对比各 Run 的指标数值，支持按指标值排序（如按准确率降序），定位最优结果；
    • 时序指标对比：对深度学习实验，可叠加展示多个 Run 的动态指标曲线（如损失曲线），分析模型收敛速度与稳定性；
    • Artifact 对比：通过链接快速访问各 Run 的模型文件与日志，对比实验产物差异。

以鸢尾花分类实验为例，对比 3 组不同C值的 Run（C=0.1、1.0、10.0），可发现当C=1.0时测试集准确率最高（96.67%），C过小或过大均导致准确率下降，据此可确定正则化系数的最优取值范围。

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4.2 模型复现与加载

MLflow 通过load_model() API 支持模型的快速加载，无需关注框架特异性，只需指定模型 URI（Uniform Resource Identifier）即可。模型 URI 的格式为runs:/<Run ID>/<模型存储路径>，其中 Run ID 可从 MLflow UI 获取。

4.2.1 Scikit-learn 模型加载

import mlflow.sklearn
import numpy as np
​
# 模型URI：替换为实际Run ID与模型存储路径
model_uri = "runs:/a1b2c3d4e5f6/logistic_regression_model"
# 加载模型
model = mlflow.sklearn.load_model(model_uri)
​
# 模型预测
test_sample = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])  # 鸢尾花样本特征
prediction = model.predict(test_sample)
print(f"预测类别：{prediction[0]}")
​
# 加载类别映射文件（Artifact）
import json
from mlflow.tracking import MlflowClient
​
client = MlflowClient()
# 下载Artifact文件至本地
client.download_artifacts(run_id="a1b2c3d4e5f6", path="class_mapping.json", dst_path=".")
with open("class_mapping.json", "r") as f:
    class_mapping = json.load(f)
print(f"预测类别名称：{class_mapping[str(prediction[0])]}")

4.2.2 PyTorch 模型加载

import mlflow.pytorch
import torch
​
# 模型URI：替换为实际Run ID与模型存储路径
model_uri = "runs:/f7g8h9i0j1k2/simple_nn_model"
# 加载模型
model = mlflow.pytorch.load_model(model_uri)
model.eval()  # 切换至评估模式，禁用Dropout等训练特有的层
​
# 模型预测
test_sample = torch.randn(1, 10)  # 1个样本，10维特征
with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算，提升预测效率
    outputs = model(test_sample)
    probabilities = F.softmax(outputs, dim=1)
    predicted_class = torch.argmax(probabilities, dim=1)
​
print(f"预测类别：{predicted_class.item()}")
print(f"类别概率分布：{probabilities.numpy()}")

4.2.3 实验可复现性保障措施

为确保实验结果可复现，需在记录过程中覆盖以下关键信息：

  1. 环境信息：通过mlflow.log_artifact("requirements.txt")记录依赖库版本，或使用mlflow.log_param("python_version", platform.python_version())记录 Python 版本；
  2. 数据信息：记录数据集版本、数据分割方式（如test_size、random_state）、数据预处理步骤；
  3. 硬件信息：记录训练所用硬件（如 CPU/GPU 型号），通过mlflow.log_param("device", "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")标记；
  4. 训练配置：记录训练过程中的关键配置（如优化器参数、学习率调度策略）。

第五章 团队级 MLflow 落地建议

5.1 规范制定

为确保团队成员统一使用 MLflow，需制定以下规范：

  1. 命名规范：

    • 实验名：项目名称-模型类型-任务类型（如 "UserChurn-XGBoost-BinaryClassification"）；
    • Run 名：日期-关键参数（如 "20240520-lr=0.001-C=1.0"）；
    • 参数名：采用蛇形命名法（如learning_rate、regularization_C），避免中英文混用。

  2. 必填记录项：

    • 超参数：模型结构参数（如层数、隐藏单元数）、训练参数（如学习率、迭代次数）；
    • 指标：至少包含 1 个核心评估指标（如准确率、AUC），深度学习需记录动态损失；
    • 产物：训练完成的模型文件、数据集版本说明、关键日志。

5.2 部署优化

  1. 存储扩展：当 Artifact 存储需求增长时，可将 NFS 替换为对象存储（如 MinIO、S3），通过 MLflow 的--default-artifact-root参数无缝切换；
  2. 性能优化：对大规模实验（如每日千级 Run），可配置 MySQL 主从复制，提升元数据查询效率；
  3. 权限控制：结合公司 LDAP 系统，通过 MLflow 的认证功能（需部署反向代理）实现实验访问权限分级管理。

本文系统阐述了团队级 MLflow 平台的构建与实践方法，通过 Docker Compose 实现服务器快速部署，结合 Scikit-learn 与 PyTorch 框架演示实验追踪流程，并探讨了实验对比与模型复现的技术路径。MLflow 的核心价值在于通过标准化流程，解决机器学习项目的 "可追踪、可复现、可协作" 问题，降低团队协作成本，提升项目可维护性。

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