本论文共同第一作者为王昱然、吴睿海、陈越，导师为北京大学董豪老师。课题组致力于统一的物体表征操作研究，以实现具有可解释性和泛化能力的物体操作策略。

本文通过使用 Kaggle 数据集训练情感分析模型的实例，详细演示了如何将 PyTorch 与 MLFlow 进行深度集成，实现完整的实验跟踪、模型记录和结果可复现性管理。文章将系统性地介绍训练代码的核心组件，展示指标和工件的记录方法，并提供 MLFlow UI 的详细界面截图。

无论您是初次接触 MLFlow 的开发者，还是正在寻求构建完整 PyTorch 实验跟踪系统的工程师，本文提供的实践案例都可以作为您项目开发的参考基础。

尊敬的诸位！我是一名物联网工程师。关注我，持续分享最新物联网与AI资讯和开发实战。期望与您携手探寻物联网与 AI 的无尽可能

最近在做 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 相关项目时，发现一个挺头疼的问题：嵌入模型太多了，到底选哪个好呢？ 尤其是在处理中文和英文时，选择就更困难了。