我们可以使用pickle序列化pipeline对象，并使用mlflow将其存储为二进制数据。下面是使用示例：

import mlflow
import pickle
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建pipeline对象
pipeline = Pipeline(steps=[('scaler', StandardScaler()),
                           ('clf', LogisticRegression())])

# 训练pipeline
X_train = ...
y_train = ...
pipeline.fit(X_train, y_train)

# pickle序列化pipeline
pipeline_bytes = pickle.dumps(pipeline)

# 将pipeline作为mlflow的一个artifact存储
with mlflow.start_run() as run:
    mlflow.log_artifact(pipeline_bytes, "pipeline.pkl")

在上面的代码中，我们首先使用pickle将pipeline对象序列化为二进制数据。然后，我们使用mlflow将其作为artifact存储。

需要注意的是，我们无法使用mlflow来跟踪pipeline对象的拟合参数和指标。因此，如果您需要记录这些信息，你需要手动记录。