«MLflow Model Deployment» در MLOps، AIOps و عملیات مدل‌های هوش مصنوعی به مدیریت چرخه عمر مدل، داده آموزشی، ارزیابی، استقرار، مانیتورینگ، Drift، هزینه inference یا خودکارسازی عملیات هوشمند اشاره دارد. این مفهوم برای تبدیل مدل آزمایشگاهی به سرویس قابل اتکا در تولید ضروری است. شناخت آن کمک می‌کند مدل‌ها قابل نسخه‌بندی، قابل بازتولید، قابل پایش و قابل بازگشت باشند و تصمیم‌های هوش مصنوعی با ریسک کمتر وارد محصول واقعی شوند.