MLflow — платформа для управления ML lifecycle. Компоненты: Tracking — логирование экспериментов (параметры, метрики, артефакты). mlflow.log_param("lr", 0.01); mlflow.log_metric("accuracy", 0.95). Models — упаковка моделей в стандартный формат. Registry — версионирование и staging моделей. Projects — воспроизводимые запуски. UI: mlflow ui — веб-интерфейс для сравнения экспериментов. Поддерживает: sklearn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost. mlflow.autolog() — автоматическое логирование. Деплой: mlflow models serve. Альтернативы: Weights & Biases, Neptune, DVC.