MLflow 集成完成 | AI生成和翻译
无需更改任何代码。该集成已在代码库中完成。原因如下：
CLI 参数（base_train.py 第 43-45 行）：已定义：
--tracker，可选值wandb|mlflow|none--mlflow-uri，用于远程服务器--mlflow-experiment，用于实验名称
初始化逻辑（第 101-110 行）：已处理切换：
if args.tracker == "mlflow":
wandb_run = MLflowLogger(...)
训练循环：所有日志记录均通过 wandb_run.log(...) 进行，该函数对 wandb 和 MLflow 日志记录器（相同接口）均适用。
MLflowLogger 类：已实现 log() 和 finish() 方法——数值指标会记录为指标，字符串变为标签，配置记录为参数。
因此，只需在现有训练命令中添加以下三个标志即可：
--tracker=mlflow --mlflow-experiment=<名称> --run=<运行名称>
其他所有内容（每 N 步的验证 bpb、每 100 步的训练损失、CORE 指标、检查点）均通过相同的 wandb_run.log() 调用进行，并由 MLflow 自动捕获。