Spark 和 Mesos 的核心作者兼 Databrick 首席技术专家 Matei Zaharia 宣布推出开源机器学习平台 MLflow，这是一个能够覆盖机器学习全流程（从数据准备到模型训练到最终部署）的新平台，旨在为数据科学家构建、测试和部署机器学习模型的复杂过程做一些简化工作。Matei 表示，研究工作主要围绕着 ——
如何为开发者提供类似谷歌 TFX、Facebook FBLearner Flow 等平台类似的好处，但是要以开放的方式——不仅在开源的意义上开放，而且是可以使用任何工具和算法的意义上开放
的想法展开。
每个做过机器学习开发的人都知道机器学习的复杂性，除了软件开发中常见的问题之外，机器学习还存在很多新的挑战。作为一家大数据解决方案公司，Databricks 与数百家使用机器学习的公司合作，所以能够清楚地了解他们的痛点，比如工具太过复杂、难以跟踪实验、难以重现结果、难以部署模型。由于这些挑战的存在，机器学习开发必须变得与传统软件开发一样强大、可预测和普及。为此，很多企业已经开始构建内部机器学习平台来管理机器学习生命周期。例如，Facebook、谷歌和优步分别构建了 FBLearner Flow、TFX 和 Michelangelo 来进行数据准备、模型训练和部署。但这些内部平台存在一定的局限性：典型的机器学习平台只支持一小部分内置算法或单个机器学习库，并且被绑定在公司内部的基础设施上。用户无法轻易地使用新的机器学习库，或与社区分享他们的工作成果。
Databricks 认为应该使用一种更好的方式来管理机器学习生命周期，于是他们推出了 MLflow，一个开源的机器学习平台。MLflow 的 alpha 版本包含了三个组件：
其中，MLflow 的跟踪组件支持记录和查询实验数据，如评估度量指标和参数。MLflow 的项目组件提供了可重复运行的简单包装格式。最后，MLflow 的模型组件提供了用于管理和部署模型的工具。
项目 GitHub 地址