MLflow 追踪捕获 GenAI 应用的执行流程，提供从用户输入到最终输出的每个步骤的可见性。 确切地了解应用程序中发生的情况 - 包括提示、模型调用、工具使用情况、延迟和令牌计数。
在本快速入门中，你将为一个简单的 GenAI 应用进行工具化，以自动捕获详细的跟踪信息以进行调试和优化。 根据开发环境选择以下两个指南之一：
根据首选开发环境选择快速入门指南：
- Databricks Notebook - 在 Databricks 工作区中使用托管笔记本
- 在 IDE 或笔记本本地 - 使用任何本地开发环境（例如 IDE（VS Code、PyCharm、Cursor 或其他环境）或本地托管的笔记本环境（Jupyter 或其他环境）
指南和参考
有关本指南中的概念和功能的详细信息，请参阅：
- MLflow 跟踪指南 - 从此处开始详细了解 MLflow 跟踪
- MLflow 跟踪集成 - 具有自动跟踪集成的 20 多个库
- 跟踪概念 - 了解 MLflow 跟踪的基础知识