在 MLflow 中，--backend-store-uri 参数用于指定 MLflow 后端存储的 URI。这个 URI 定义了 MLflow 如何连接到后端存储，包括数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名等信息。

在 MLflow 中，--backend-store-uri 参数用于指定 MLflow 后端存储的 URI。后端存储是 MLflow 用于存储实验、运行、参数、指标和模型元数据的地方。这个 URI 定义了存储的位置和方式。

对于 SQLite 数据库，--backend-store-uri  参数的格式如下：

mlflow server --backend-store-uri sqlite:///path/to/mlflow.db

这里的 `sqlite:///` 是 SQLite 数据库的 URI 方案，`path/to/mlflow.db` 是 SQLite 数据库文件的路径。如果数据库文件不存在，MLflow 将自动创建它。

如果你想要使用其他类型的后端存储（如 MySQL、PostgreSQL 或 MongoDB），你需要提供相应的 URI 格式。例如，对于 MySQL，URI 可能如下所示：

mlflow server --backend-store-uri mysql+pymysql://username:password@localhost/mlflow

• mysql+pymysql:// 是 MySQL 数据库的 URI 方案
• username:password@localhost/mlflow 是连接到 MySQL 数据库的用户名、密码、主机和数据库名

使用 MySQL 或其他数据库，需要安装相应的 Python 数据库驱动程序，例如 `pymysql` 或 `psycopg2`。

在 Python 脚本中可以通过编程方式设置后端存储 URI，如下所示：

import mlflowmlflow.set_tracking_uri('sqlite:///path/to/mlflow.db')