使用 MLflow 强大的可视化工具比较多个实验的结果。快速识别表现最好的模型，并根据不同项目中感兴趣的各种指标检索其对应的代码和参数。

mlflow.autolog() 与流行的机器学习库集成，自动记录超参数、指标和工件——实现对调参实验的高效跟踪与比较，无需人工操作。

可靠地记录参数、权重、工件、代码、指标和依赖项，以确保能够准确恢复实验，从而为企业部署提供可靠的治理保障。

利用 MLflow 与 Optuna 之间的原生集成，使用 Spark UDFs 在大规模上运行分布式超参数优化。MLflow 跟踪服务器提供强大的试验数据存储，能在节点故障时持久保存，确保即使在复杂且可扩展的分布式环境中你的优化作业也能成功完成。

通过在 MLflow UI 中直接可视化跨运行的指标，用户可以快速评估权衡并确定用于生产的最佳模型。

MLflow Tracking 自动捕获每次训练迭代的参数、代码版本、指标和模型权重。记录训练好的模型、可视化、接口签名和数据样本，以确保整个机器学习工作流的完全可复现性。