用途：该技能面向生产级机器学习系统，围绕 MLflow 提供实验跟踪、模型版本管理、模型注册表与部署流水线，帮助把训练、评估、注册、上线和监控串成可复现流程。
主要能力：使用 MLflow 配置 tracking URI 与实验，记录参数、指标和模型，并通过 registered_model_name 注册模型；用 MlflowClient 在 Production、Archived 等阶段间迁移模型版本、加载指定阶段模型并比较不同版本的指标；结合 Feast 特征存储获取历史训练特征与在线推理特征；用 FastAPI 加载生产模型提供 /predict 与 /health 接口；通过 GitHub Actions 等 CI/CD 流程执行测试、训练、评估阈值校验、注册模型并部署到 Kubernetes。
使用方式：先设置 mlflow.set_tracking_uri 与 set_experiment，在 mlflow.start_run 中记录参数、指标和模型；用 MlflowClient 管理版本阶段；用 Feast 的 get_historical_features 与 get_online_features 获取特征；用 FastAPI 在启动时加载 models:/名称/Production 模型；在 CI 中依次运行 pytest、训练脚本、评估脚本和注册脚本，成功后部署。
适用场景：客户流失预测等需要实验跟踪、模型版本治理、特征一致性和自动化上线的生产 ML 项目。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果数据；示例中的服务器地址、模型名称、阈值和版本号均为演示值，实际使用需按环境替换。