通过可定制的分阶段环境（Development、Staging、Production，或您选择的任何阶段别名）移动模型，具备内置的审批工作流功能和自动通知。通过包含关于谁在何时批准更改的详细元数据，保持模型迁移的完整审计记录。

使用 MLflow 多功能的部署能力，将模型部署为 Docker 容器、Python 函数、REST 端点，或直接部署到各种服务平台。通过在任何目标环境（从本地测试到云端服务）中保持一致的模型行为，简化从开发到生产的过渡。