Обратно към речника MLOps & Жизнен цикъл

Регистър на модели

Регистърът на модели централизирано съхранява версиите на модела, метаданните и статуса на внедряване, осигурявайки проследяемост, управление и управление на жизнения цикъл на модела.

Функция на регистъра на модели

Тъй като AI екипите растат, критично важно е да се проследи: кои модели са в производство, кои са обучени, какви данни и хиперпараметри са използвани за конкретно обучение и кой е одобрил моделите за производство. Регистърът на модели адресира тези нужди.

Елементи на регистъра

Регистрите на модели включват: съхранение на артефакти на модела, проследяване на метаданни (код, данни и хиперпараметри за тази версия), верига на оценка (метрики за производителност и резултати от тестове) и статус на жизнения цикъл (експериментален, разработка, производство, оттеглен).

Избягване на общи рискове

Без регистър на модели, общите рискове включват: производствени модели без документирано авторство, регресии при подобряване на модели без внимателно проследяване и невъзможност за откат при лошо представяне на нов модел.