基于 MLflow 的生成式人工智能应用生命周期概述生成式人工智能的五阶段生命周期该生命周期解决的问题高效生成式人工智能工作流的标志将该生命周期应用于Unity Airways用例使用 MLflow 进行开发基于证据的开发工作流构建可评估的最小产品实践“可追溯优先”开发开发过程的版本控制平衡质量、成本、延迟、安全性和产品体验纪律严明的迭代循环使用 MLflow 进行评估评估目标评估工作流构建和维护评估数据集综合解读评分与轨迹人机协同反馈问题诊断与解决使用 MLflow 进行部署应用程序、prompt和模型的版本控制部署与服务架构可重现的部署与受控发布基于证据的流量推广与回滚使用 MLflow 进行监控监控目标利用追踪实现大规模可观测性监控中的治理与合规运维可靠性与基于证据的监控使用 MLflow 进行优化改进目标实际改进的具体表现连接离线与在线信号作为规范实践的“改进循环”以Unity Airways用例为基础推进改进完整的工作流集成结论与关键要点