MLflow：机器学习模型生命周期管理

在机器学习领域，模型的生命周期管理是一个重要的任务。MLflow是一个开源的机器学习平台，旨在简化和规范机器学习项目的生命周期管理。它提供了一个统一的界面，用于跟踪实验、管理代码和环境、保存模型版本并进行部署。

MLflow的核心概念包括实验、运行、模型和部署。下面将介绍每个概念以及如何使用MLflow进行机器学习模型的生命周期管理。

1. 实验（Experiment）：实验是一系列相关运行的集合，可以用于比较不同算法、参数和数据集的效果。通过创建实验，你可以跟踪和组织不同的运行结果。下面是一个创建实验并记录运行结果的示例代码：

import mlflow

# 创建实验
mlflow.set_experiment("my_experiment")

# 开始记录运行结果
with mlflow.start_run