MLflow教程：从入门到精通，介绍了MLflow平台如何管理机器学习生命周期。该教程详细解释了MLflow的核心组件，如Tracking、Projects、Models和Registry，帮助用户有效管理和部署模型。通过简单命令安装MLflow后，用户可以使用scikit-learn训练模型，并利用MLflow Tracking记录实验结果。此外，MLflow还支持将模型打包共享和部署为REST API服务，支持多用户协作。