O que é um Registo de Modelos?
Um registo de modelos é um sistema centralizado que serve como o repositório definitivo para todos os modelos de machine learning de uma organização. Fornece versionamento de modelos, rastreamento de metadados, gestão do ciclo de vida (da experimentação à produção à depreciação) e integração com pipelines de implantação. Tal como os registos de contentores gerem imagens Docker, os registos de modelos gerem os artefatos de ML, os seus metadados de treino e os seus perfis de desempenho.
Capacidades Principais
Um registo de modelos robusto fornece: armazenamento com versão de artefatos de modelo, proveniência de treino (que dados, código e parâmetros produziram este modelo), métricas de desempenho e resultados de validação, gestão do ciclo de vida com fases de estado (teste, staging, produção), integração com pipelines CI/CD para implantação automatizada, controlo de acesso e auditoria, e capacidades de comparação de modelos.
Por que é Essencial para MLOps
Sem um registo de modelos, as organizações enfrentam problemas comuns de governação: modelos de produção sem documentação, incapacidade de reproduzir os resultados de treino, implantações manuais propensas a erros e sem capacidade de reverter para versões anteriores de forma confiável. Um registo de modelos fornece a base para operações ML audítáveis e governadas, tornando possível rastrear exatamente o que está em produção, o que o produziu e como está a funcionar.