Was ist ein Modell-Registry?
Ein Modell-Registry ist ein zentrales Repository, das als "Single Source of Truth" für alle ML-Modelle in einer Organisation dient. Es speichert Modellversionen, Metadaten, Performance-Metriken, Trainingsparameter und Deployment-Status — alles an einem Ort zugänglich.
Kernfunktionen
Ein vollständiges Modell-Registry bietet Versionskontrolle mit Abstammungsverfolgung, Metadaten-Management (Trainingsparameter, Datensätze, Metriken), Lifecycle-Management mit definierten Phasen (Staging, Production, Archived), Zugriffskontrolle und Audit Trails sowie Integrationen mit CI/CD-Pipelines und Deployment-Systemen.
Unternehmensnutzen
Ein Modell-Registry verhindert das "Modell-Chaos" in Organisationen mit vielen KI-Projekten. Es ermöglicht schnelle Rollbacks bei Problemen, unterstützt regulatorische Compliance durch vollständige Nachverfolgbarkeit und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Data-Science- und Engineering-Teams.