Späť na slovník MLOps & Zivotny cyklus

Registre modelov (Model Registry)

Model registry je centralizovane ulozisko na spravanie, verziovanie a sledovanie ML modelov pocas celeho ich zivotnehocyklu – od vyvoja az po produkciu.

Co je model registry?

Model registry funguje ako "zdrojov pravdy" pre ML modely v organizacii. Podobne ako Git pre kod, registry uklada rozne verzie modelov spolu s ich metadatami: hyperparametrami, metrikami, trenovacimi datasetmi, datumom vytvorenia a informaciami o autorovi.

Bez centralneho registra celia datove timy chaosu – modely su ulozene na roznych serveroch, nikto nevie, ktora verzia bezi v produkcii alebo ako bola natrenovana.

Klucovedve funkcie registra

Dobry registry podporuje staging workflow – modely prechádzaju stavmi ako Staging, Production a Archived. Tymto sa eliminuje nejasnost o tom, ktory model sa ma pouzit v danom prostredi.

Lineage tracking umoznuje sledovat, z akych dat bol model natrenovany, ake experimenty predchadzali a ake verzie zavislosti boli pouzite. To je klucove pre reprodukovatelnost a compliance.

Popularne riesenia

MLflow Model Registry, Amazon SageMaker Model Registry, Vertex AI Model Registry a Weights & Biases Artifacts patria medzi najrozsirenejsie riesenia. Integraciu s CI/CD pipelinesami umoznuje automatizovane promovanie modelov z experimentu do produkccie po splneni definovanych kvalitatnych kriterii.