用途：执行 Databricks 的次级工作流，围绕 MLflow 完成机器学习流水线的实验追踪、模型注册与部署。
主要能力：按资料分为四步——步骤1 使用 Feature Store 做特征工程；步骤2 进行 MLflow 实验追踪；步骤3 完成模型注册与版本管理；步骤4 实现模型服务与推理。产出包括 Unity Catalog 中的特征表、带追踪运行的 MLflow 实验、带版本的已注册模型以及模型服务端点。
前置条件：需先完成 databricks-install-auth 配置；熟悉 databricks-core-workflow-a（数据流水线）；已安装 MLflow 与 scikit-learn；建议使用 Unity Catalog 作为模型注册表。
使用方式：按上述四个步骤执行。完整实现细节与代码示例需加载 references/implementation-guide.md。资料中给出的基础用法为在默认配置下将该工作流应用于标准项目；高级用法为在多约束、团队特定要求下用于生产环境。
错误处理：模型未找到多为模型名或版本错误，需在 Model Registry 中核对；特征不匹配因 schema 变化，需用更新后的特征重新训练；端点超时由冷启动导致，可关闭 scale-to-zero 以降低延迟；内存错误来自大批次，可减小批次或扩容集群。
限制与后续：资料未提供调用命令、具体参数、收费与价格、性能指标及具体代码内容，仅给出步骤与产出大纲；常见错误可参考 databricks-common-errors。