【シナリオ】MLflowで実験を行っている際、誤って非常に大きなアーティファクト（数GBのモデルファイルなど）をログしてしまい、ストレージ容量を圧迫している。これらを削除するための推奨される方法はどれか。

2026年3月8日

MLflowの整合性を保つため、API経由でRunまたはArtifactを削除対象としてマークし、管理されたガベージコレクションプロセス（バックエンド依存）に任せるのが安全である。