用途：搭建 MLflow 追踪服务器，为机器学习项目提供实验管理，记录指标、参数与产物，便于系统化比较多次训练运行并保证可复现性。适用场景包括新项目启动、从手工日志迁移到自动追踪、团队共享实验结果、构建完整血缘的可复现流程，以及将实验追踪集成进 CI/CD。
主要能力与步骤：1）初始化服务：可用本地文件模式（mkdir -p mlruns、export MLFLOW_TRACKING_URI="file:./mlruns"），或用 mlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --default-artifact-root ./mlartifacts；团队共享可配置追踪地址。2）自动记录：为 sklearn、pytorch、tensorflow、xgboost 等框架启用 autolog，例如 mlflow.pytorch.autolog(...)。3）手动记录：自定义指标、参数、产物、标签，支持绘制图表与模型签名。4）对比运行：用 MlflowClient 比较，或使用命令 mlflow runs compare、mlflow experiments csv。5）远程存储：配置 S3/Azure/GCS 作为产物后端，可用 Docker Compose 搭配 PostgreSQL。6）生命周期管理：归档旧实验、清理失败运行、标记最佳运行。
必要输入：Python 环境与 ML 框架；安装 MLflow（pip install mlflow）；可选远程存储、数据库后端与认证凭据。
限制与注意：SQLite 不支持并发写，多用户建议 PostgreSQL/MySQL；自动记录依赖框架与 MLflow 版本兼容；大产物或整个数据集会造成存储膨胀，建议只记录样本或引用并配合 DVC；需统一参数命名；多 autolog 配置可能冲突。常见失败包括连接超时、产物上传失败、指标缺失等，需检查追踪地址、凭据、权限与网络。验证要点：UI 可访问、运行成功记录、自动与手动记录正确、对比查询可用、远端产物可下载、生命周期脚本可执行。具体完整配置示例暂未全部提供。