mlflow/mlflow：README 来源编辑指南

mlflow/mlflow 的 README 将项目描述为"The open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models"。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"README"下的说明是：MLflow is the largest open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"Model Training"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：Model Evaluation , Automated evaluation tools integrated with experiment tracking。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：Experiment Tracking , Track models, parameters, metrics, and evaluation results across experiments。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"Get Started in 3 Simple Steps"等段落中。可确认的线索包括：From zero to full-stack LLMOps in minutes. No complex setup or major code changes required. Get Started →。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： README 没有给出可直接复制的安装命令。 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"LLMs & Agents"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。

日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"Get Started in 3 Simple Steps"段落提到：> Fastest start , set up tracing with our CLI > > bash > uvx mlflow@latest agent setup > > > One command installs the MLflow skills and launches your coding agent of choice to add tracing to your app. Prefer to wire it up yourself?。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：Model Registry , Collaboratively manage the full lifecycle of ML models。