MLflow在MLOps中的作用与使用实践
MLflow是Databricks开源的MLOps平台，请介绍MLflow的四大核心组件（Tracking/Projects/Models/Registry）以及它们在机器学习全生命周期（实验追踪→模型训练→模型部署→模型管理）中的作用。如何使用MLflow管理大数据场景下Spark ML和PyTorch模型的实验？
回答
我是大山
MLflow四大组件
1. MLflow Tracking
- 记录每次实验的：参数（Param）、指标（Metric）、模型（Artifact）、代码版本
- 支持自动记录：Spark ML Pipeline、PyTorch Lightning、TensorBoard集成
- 可视化对比：在UI中对比不同实验的超参数和效果
2. MLflow Projects
- 标准化ML项目结构：包含代码、依赖、入口点
- 支持运行环境：本地、Docker、Databricks Cluster、K8s
3. MLflow Models
- 统一模型打包格式，支持多种Flavor（Python Function、Spark UDF、PyTorch）
- 注册到Model Registry，提供版本管理
4. MLflow Model Registry
- 模型版本控制、阶段管理（Staging→Production→Archived）
- 可以设置部署审批流程、自动告警
大数据场景实践：
- Spark ML：
mlflow.spark.autolog()自动记录Pipeline参数和模型 - PyTorch：
mlflow.pytorch.autolog()记录Loss曲线和Checkpoint - 部署：模型注册后，通过MLflow Serving API部署为REST服务
最佳实践：MLflow + Feast（特征商店）+ 自动化CI/CD Pipeline