Vissza a szójegyzékhez MLOps & Életciklus

Modellek verziókezelése

Az ML-modellek különböző verzióinak nyomon követési és kezelési rendszere, lehetővé téve a reprodukálhatóságot, a visszagörgetést és az irányítást.

Miért fontos a modell verziókezelés?

A modell verziókezelés az ML-életciklus-menedzsment alapvető eleme. A hagyományos szoftverek verziókezelésével ellentétben, ahol a forráskód a teljes rendszer állapotát meghatározza, az ML-modellek számos egymásba kapcsolódó artifaktumból állnak: modellsúlyok, betanítási kód, betanítási adatok, hiperparaméterek és a modellteljesítményt meghatározó értékelési eredmények.

Modelltár komponensek

Az artifaktum tárolás tárolja a modell bináris fájlját (súlyok, architektúra) egyedi azonosítóval. A metaadat naplózás rögzíti a betanítási adatverziót, a hiperparamétereket, az értékelési metrikákat és a betanítási kód commitját. A futtatáskövetés azonosítóval kapcsolja össze a modell verziót a betanítási futtatással és azok kimeneti metrikáival. A státusz-átmenetek kezelik a modell promóciót (kísérlet, staging, termelés, visszavonás).

Visszagörgetési képességek

A modell verziókezelés egyik legfontosabb értéke a visszagörgetési képesség, ha egy új modellverzió teljesítmény-visszaesést okoz a termelésben. A sablonszerű visszagörgetési protokoll megszabja, hogy ki kezdeményezheti a visszagörgetést, milyen feltételek alapján és milyen ellenőrzési lépések szükségesek.