MLflow是轻量级工具，聚焦实验跟踪（Tracking）、模型注册（Registry）和部署（Serving），安装简单，适合小团队快速上手。Kubeflow基于Kubernetes，提供完整的端到端流水线，适合已有K8s基础设施的中大型团队，但学习曲线陡峭。Ray是分布式计算框架，擅长超参数调优（Ray Tune）和强化学习（Ray RLlib），与Python生态无缝集成，适合需要弹性计算场景。Airflow通用工作流调度，可编排数据预处理、训练、部署等任务，但原生不支持模型版本管理，需配合MLflow。Weights & Biases专注实验跟踪与可视化，提供丰富的仪表盘和协作功能，适合研究团队，但部署环节较弱。
选择建议：团队规模5人以下，实验阶段为主，选MLflow+Weights & Biases。团队规模20人以上，需要自动化流水线和多模型管理，选Kubeflow。需要分布式计算资源，选Ray。已使用Airflow做数据管道，可扩展其调度ML任务，但需补充模型管理工具。
成本方面，MLflow、Ray、Airflow均为开源，Kubeflow需K8s集群运维成本，Weights & Biases免费版有功能限制。实际使用中，许多团队组合多个工具：用MLflow跟踪实验，用Ray进行超参数调优，用Kubeflow编排流水线，用Weights & Biases展示结果。