通过使模型更容易被发现，并提供协作特性来共同改进常见的ML任务，促进关于构建和部署机器学习模型的专业知识和知识的共享。
使用人则将您的机器学习管道与现有的CI/CD工具和工作流程自动化和集成。例如，您可以在创建新模型版本时触发CI构建，或者在每次请求模型转换到生产时通过Slack通知您的团队成员。
大型企业通常在实验、测试和生产阶段随时都有数千个ML模型。MLflow模型注册中心提供了全面的可见性，并通过跟踪模型历史和管理谁可以批准更改来实现对每个模型的治理。
中央存储库:在MLflow模型注册中心注册MLflow模型。注册的模型具有唯一的名称、版本、阶段和其他元数据。
模型版本:在更新时自动跟踪已注册模型的版本。
Stades de modèles:Étapes prédéfinies ou personnalisées assignées à chque version de modèle, tell le que«pré-production»ou«production»pour représenter le cycle de vie d 'UN modèle。
过渡entre stades de modèles保护新事物événements保护新事物的修改'activités花园自动记录新事物的使用，变化métadonnées评论。
Intégrations de工作流程CI/CD:Enregistrez les过渡entre les stades, demandez， évaluez et apapvez des变化dans le cadre de pipelines CI/CD pour un contrôle et une gouvernance optimisés。
模型服务:快速为机器学习模型提供RESTful api，用于在线测试，仪表板更新等
