MLflow 实验追踪：从入门到上手
本文深入介绍了MLflow实验追踪工具在PyTorch模型训练中的实际应用，从安装配置到核心概念（实验、运行、模型注册表、Tracking Server）逐一解析。通过MNIST分类任务演示了如何记录超参数、指标与模型制品，对比多组实验并注册最佳模型到Model Registry。文章还分享了使用MLflow 3.14版本的踩坑经验，包括Python文件命名、pt2格式兼容性、局域网访问限制等问题，帮助读者快速上手实验管理，提升调参效率与团队协作能力。
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