选择困难症：三个工具，三个团队，三种意见
2026年初，我们团队做了一次MLOps工具选型。“用MLflow，简单够用！““用Kubeflow，功能齐全！““用W&B，体验最好！“三个工程师，三种意见，谁也说服不了谁。
最后我们决定：三个都试。每个工具在生产环境中跑2个月，用真实项目验证。6个月后，我们有了答案。
金句：没有最好的MLOps工具，只有最适合你团队规模和场景的工具。
MLflow：轻量级冠军
安装部署15分钟。pip install mlflow + mlflow server。API简洁，mlflow.log_param()、mlflow.log_metric()、mlflow.log_artifact()三件套。Model Registry满足基本需求。但缺少Pipeline编排和数据版本化，需要额外集成。多用户协作时，后端数据库性能是瓶颈。适用场景： 团队 < 10人，模型数量 < 20个。评分： 实验追踪8/10，模型管理7/10，Pipeline 3/10，易用性9/10。
Kubeflow：企业级航母
安装部署2-3天。Kubeflow Pipelines是其最强组件，支持DAG、条件分支、循环、缓存。Katib自动化超参数搜索。但运维成本高，需要一个专门的MLOps/DevOps团队维护。学习曲线陡峭。适用场景： 团队 > 20人，大规模分布式训练。评分： 实验追踪6/10，Pipeline 9/10，易用性4/10。
Weights & Biases：开发者体验之王
安装部署5分钟。pip install wandb + wandb login。实验追踪业界最佳，自动记录系统指标、代码版本、环境信息。Sweeps超参数搜索体验极佳。但SaaS数据隐私是硬伤，按"tracked hours"计费，成本会快速累积。适用场景： 研究阶段、快速实验。评分： 实验追踪10/10，可视化10/10，易用性9/10。
2026年最佳组合推荐
W&B（实验追踪和可视化）+ MLflow（模型注册和版本管理）+ Kubeflow Pipelines（Pipeline编排）+ DVC（数据版本化）+ KServe（模型服务）+ Prometheus + Grafana（监控）。
但说实话： 大多数团队不需要这么复杂的组合。对于 < 10人的团队，MLflow + DVC + Git就足够了。工具越少，问题越少。
结论：选择MLOps工具，不是选"功能最多的”，而是选"你最需要的、你团队能维护的”。 一个用好的MLflow，胜过十个配置错误的企业级工具。