在AI开发中，实验管理工具用于记录参数、指标、模型和代码版本，避免“调参过后来回翻找历史记录”的混乱。MLflow和Weights & Biases是目前最常用的两个选择，但设计哲学差异明显。
MLflow是开源项目，核心优势在于轻量级和与框架无关。它提供Tracking、Projects、Models、Registry四个组件，可以本地部署，不依赖外部服务。安装后只需在代码中调用mlflow.log_param和mlflow.log_metric即可记录，非常适合中小团队或对数据隐私有要求的场景。但它的Web UI相对基础，图表功能有限。
Weights & Biases是商业产品，提供更丰富的可视化面板，如超参数平行坐标图、学习率曲线、GPU利用率监控等。团队协作功能强大，支持自动生成报告并分享链接。免费版对小团队友好，但大规模使用需要付费。其API设计更简洁，wandb.log()一键上传。
性能方面，两者在记录少量指标时差异不大，但W&B的云端存储在大规模实验时更稳定，MLflow的本地存储需自行管理磁盘空间。
集成能力：MLflow支持多种ML库，并且可以轻松与Kubernetes、Docker结合；W&B原生集成PyTorch、TensorFlow等框架，也支持自定义回调。
选择建议：如果团队注重数据主权、预算有限，或需要完全控制基础设施，推荐MLflow；如果追求可视化体验、协同效率，且能接受云端服务，W&B更合适。也可以两者结合：用MLflow做内部记录，用W&B做可视化汇报。