用途：在 MLflow Model Registry 中系统化管理模型版本、阶段流转与部署治理，适用于将实验模型提升到生产、管理多版本、实现审批工作流、追踪模型血缘、回滚旧版本、支持 A/B 测试及合规审计。
主要能力：注册训练运行中记录的模型并附加描述与标签；实现 None → Staging → Production → Archived 阶段转换，支持 archive_existing_versions 自动归档旧版本与回滚；使用模型别名（MLflow ≥2.0）作为稳定部署引用；记录数据到部署的完整血缘元数据；通过 CI/CD（如 GitHub Actions）自动执行验证与晋升，并发送团队通知。
必要用法：先配置带 Model Registry 的 MLflow 服务，需数据库后端（生产建议 PostgreSQL/MySQL，SQLite 不完全支持），示例命令：mlflow server --backend-store-uri postgresql://user:pass@localhost:5432/mlflow --default-artifact-root s3://mlflow-artifacts/models --host 0.0.0.0 --port 5000。随后通过 MlflowClient 注册模型、管理阶段、设置别名，并以 models:/<model-name>/<version> 或 @alias 形式加载。
适用场景：模型晋升与回滚、多版本对比、审批治理、血缘审计、A/B 测试基础设施及自动化模型发布流水线。
限制与注意：需 MLflow ≥1.2 才支持注册表，别名功能需 ≥2.0；注册模型应来自 MLflow 运行而非原始文件以保留血缘；避免用阶段作为部署目标，应使用别名；妥善设置标签命名规范与制品保留策略；具体配置模板与完整代码需参考官方扩展示例，本资料未提供全部实现细节。