Wróć do słownika MLOps & Cykl życia

Model registry

Centralne repozytorium do wersjonowania, katalogowania i zarządzania cyklem życia modeli AI w organizacji.

Czym jest model registry?

Model registry to scentralizowane repozytorium służące do przechowywania, wersjonowania i zarządzania modelami uczenia maszynowego w organizacji. Pełni rolę analogiczną do rejestru kontenerów (container registry) w DevOps — zapewnia jedno źródło prawdy o wszystkich modelach, ich wersjach, metadanych, metrykach i statusie w cyklu życia (eksperyment, staging, produkcja, wycofany).

Funkcje i możliwości

Dojrzały model registry zapewnia: wersjonowanie modeli z pełną historią zmian, przechowywanie artefaktów (wagi, konfiguracja, feature set), rejestrację metryk ewaluacyjnych per wersja, zarządzanie etapami cyklu życia (stage transitions), tagowanie i katalogowanie, kontrolę dostępu (kto może promować model do produkcji), integralność i reprodukowalność (powiązanie z danymi treningowymi, kodem, środowiskiem) oraz API do automatyzacji wdrożeń.

Rola w organizacji enterprise

Model registry jest fundamentem zarządzania AI w skali organizacji. Umożliwia audyt (kto wdrożył jaki model, kiedy, z jakimi metrykami), compliance (dokumentacja wymagana przez AI Act), szybki rollback (powrót do poprzedniej wersji w razie problemów) i współpracę między zespołami. Bez rejestru modeli organizacje tracą kontrolę nad tym, jakie modele działają w produkcji — co stanowi zarówno ryzyko techniczne, jak i regulacyjne.