先说结论：这俩货根本不是一个赛道的东西
说实话，我过去五年在三个不同的团队用过这两套系统，踩坑无数。2026年的今天，MLflow和Weights & Biases（W&B）的差距已经不是"哪个更好"的问题，而是"你他妈到底想要什么"的问题。
MLflow 2.x 在2025年底的稳定版让我刮目相看，之前被人诟病的性能问题基本修干净了。但W&B的生态壁垒也越来越高——你一旦入了它的坑，想出来就难了。
核心差异一览
| 维度 | MLflow | Weights & Biases |
|---|---|---|
| 开源程度 | 完全开源 (Apache 2.0) | 核心功能开源，高级功能闭源 |
| 部署方式 | 自托管 / Databricks托管 | 仅SaaS / 私有云企业版 |
| 实验追踪 | 基础但够用 | 极强，可视化碾压 |
| 模型注册 | 内置Registry | 通过Artifacts实现 |
| 超参调优 | 基础搜索 | Sweeps功能强大但收费 |
| 团队协作 | 自建权限管理 | 开箱即用，但按人头收费 |
| 深度学习支持 | 一般，需要自己写回调 | PyTorch/TF原生集成 |
| 成本 | 免费（自托管） | 小团队免费版够用，大规模肉疼 |
我踩过的坑
MLflow：开源免费但坑多
去年我们在一个8节点GPU集群上跑MLflow，结果Tracking Server成了瓶颈。每个实验写个百八十个metric，并发一高直接OOM。
解决方案：切换到PostgreSQL + NFS的配置，把MLflow的backend-store-uri指向PG，default-artifact-root指向NFS。这破事折腾了我们三天。
mlflow server \
--backend-store-uri postgresql://user:pass@host/mlflow \
--default-artifact-root s3://my-bucket/artifacts \
--host 0.0.0.0 \
--port 5000
MLflow 2.x 的另一个痛点是它的UI——真的丑。对比W&B那个丝滑的dashboard，MLflow的界面像是2015年的Django admin。虽然社区有人做了插件，但大部分都半死不活。
W&B：真香但贵
W&B的体验确实好，这点我没法黑。它那个自动记录gradient和系统资源的功能，MLflow到现在都没抄明白。我们团队用W&B跑一个ResNet-50的训练，所有metric、权重分布、GPU利用率自动就出来了，一行额外的代码都不用写。
但是——价格是真的离谱。
2026年W&B的定价是这样的：Team版每人每月50刀，Enterprise版谈价格。我们一个10人小团队一年就是6000刀。对于创业公司来说，这钱够买半张A100了。
社区怎么说
Reddit上有个帖子讨论W&B值不值这个钱，高赞回答是：“对于小团队来说，免费版够用。但一旦你开始认真做实验追踪，免费版的限制会让你抓狂——比如只能保留7天的历史记录。”
另一个工程师在HN上吐槽：“MLflow就像Linux——什么都能做，但什么都要你自己配置。W&B就像macOS——开箱即用，但把你锁死在生态里。”
什么时候选MLflow
- 你的团队在10人以下，预算紧张
- 你需要完全掌控数据安全（金融、医疗行业）
- 你们已经深度使用Databricks生态
- 你们做的主要是传统ML（XGBoost、LightGBM）而不是深度学习
什么时候选W&B
- 团队主要做深度学习（CV、NLP、LLM微调）
- 你们不差钱，或者公司愿意为工具付费
- 需要快速迭代，没时间折腾基础设施
- 需要和外部协作者共享实验结果
FAQ
Q: MLflow和W&B能一起用吗？ A: 可以。我们现在的方案是MLflow管理模型生命周期（注册、部署），W&B做实验追踪。但这样会多一套维护成本。
Q: 2026年MLflow的性能问题解决了吗？ A: 2.x版本确实好多了。之前1.x版本在高并发写入时经常丢数据，现在用PostgreSQL做backend基本稳定。但跟W&B的托管服务比还是有差距。
Q: W&B的免费版够用吗？ A: 个人项目够。团队协作的话，免费版只能保留7天历史、限制3个成员，基本是让你试用的。
Q: 迁移成本高吗？ A: 从W&B迁到MLflow就是噩梦——W&B的数据格式是闭源的，导出功能有限。反过来从MLflow迁到W&B相对简单，因为MLflow的数据是开放的。
我的最终建议
如果你问我个人意见——我选MLflow。
不是因为W&B不好，而是因为我不想被vendor lock-in。2026年的AI基础设施市场变化太快，今天W&B是老大，明天可能就被收购或者涨价。MLflow作为开源项目，至少你有个退路。
但如果你团队里全是PyTorch选手，每天要画几百张loss曲线图，而且公司愿意掏钱——那W&B确实爽。省下来的时间比那点订阅费值钱多了。
最后说一句：别在MLflow上用SQLite做生产环境的backend。血的教训。