MLflow存储标签，但不返回它们

MLflow是一个开源的机器学习生命周期管理平台，用于跟踪、管理和部署机器学习模型。它提供了一个统一的界面来跟踪实验、管理模型版本、协作分享和部署模型。

MLflow存储标签的功能是指在使用MLflow跟踪实验时，可以为每个实验运行附加自定义的标签。这些标签可以是键值对形式的任意元数据，用于对实验运行进行更详细的描述和组织。

存储标签的优势在于：

1. 组织和管理：通过为实验运行添加标签，可以更好地组织和管理实验数据，方便后续查找和筛选。
2. 分析和比较：通过使用不同的标签组合，可以对实验运行进行更精细的分析和比较，帮助了解模型在不同条件下的表现。
3. 可视化和展示：标签可以用于生成可视化图表或报告，方便展示实验结果和分享给他人。

MLflow中可以使用mlflow.set_tags()方法来存储标签。该方法接受一个字典作为参数，其中键值对代表每个标签的名称和值。示例代码如下：

import mlflow

# 设置标签
tags = {"dataset": "MNIST", "model_type": "CNN"}
mlflow.set_tags(tags)

# 运行实验
with mlflow.start_run():
    # 实验代码

在实际应用中，MLflow存储标签可以应用于各种场景，例如：

1. 实验管理：通过为每个实验运行添加标签，可以更好地组织和管理各个实验的数据，方便后续查找和回溯。
2. 模型版本控制：通过为不同模型版本的实验运行添加标签，可以对比和追踪不同版本之间的差异，方便选择和部署最佳模型。
3. 数据集分析：通过为实验运行添加数据集相关的标签，可以对不同数据集下的模型性能进行比较和分析，帮助了解数据集对模型的影响。

对于腾讯云的相关产品，可以推荐使用腾讯云的AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）来支持MLflow的存储标签功能。腾讯云提供了强大的机器学习和人工智能服务，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等功能，可以与MLflow结合使用，提升机器学习模型的开发和部署效率。