什么是 Spark 的 MLflow 以及它如何用于机器学习模型管理？

实验跟踪：在训练机器学习模型时，使用MLflow跟踪实验，并记录关键参数、指标和输出。这些实验结果可以在任何时间点进行检索和比较，以评估模型性能。
模型管理：为每个训练的模型添加标签和元数据，并保存到MLflow模型存储库中。这些模型可以轻松地与其他开发人员共享和复用，而无需担心模型版本控制和管理的问题。
模型注册：将一个或多个模型标记为生产就绪，并将其部署到生产环境中。
模型部署：使用MLflow轻松地将模型部署到各种环境中，例如REST API、批量作业、Apache Spark等。
总之，MLflow为机器学习工程师提供了一个统一的平台来管理整个机器学习生命周期。它大大简化了机器学习模型的开发、部署和管理，并提高了生产环境中的模型性能和可用性。

实验跟踪：记录实验运行的参数、代码、数据、指标和输出，并将其保存到本地或远程存储库中，以便后续分析和比较。
模型管理：为训练的模型添加标签和元数据，以便在大规模部署中进行跟踪和管理。
模型注册：在分布式团队中共享训练的模型，并轻松地将其部署到生产环境中。
模型部署：支持将模型部署到各种环境中，例如REST API、批量作业、Apache Spark等。