在模型管理方面，NuML Toolkit提供了哪些灵活性？

和大家聊聊，在模型管理方面，NuML Toolkit提供了哪些灵活性？

NuML Toolkit 在模型管理上灵活性显著：支持多框架模型（如 TensorFlow、PyTorch）统一接入，适配不同训练 / 部署场景；允许自定义模型版本规则与元数据字段，满足个性化追踪需求；支持本地、云端等多环境部署切换，且能集成现有 CI/CD 流程；还提供灵活的模型评估接口，可按需配置指标，适配分类、回归等不同任务。