Что такое model registry и какие инструменты вы использовали (MLflow, W&B)?

Model registry — это централизованное хранилище и система управления версиями моделей машинного обучения. Она позволяет отслеживать, хранить, сравнивать и развертывать модели, обеспечивая контроль над жизненным циклом моделей.

Основные функции model registry:

• Хранение моделей с метаданными (версия, параметры, метрики).
• Управление версиями моделей.
• Возможность перехода модели между статусами (например, staging, production).
• Интеграция с пайплайнами CI/CD для автоматического развертывания.

Инструменты, которые часто используются:

• MLflow Model Registry — часть MLflow, обеспечивает хранение моделей, управление версиями и переходами между стадиями.
• Weights & Biases (W&B) — платформа для отслеживания экспериментов и управления моделями, включая model registry с визуализацией метрик и версий.

Пример использования MLflow для регистрации модели:

import mlflow
import mlflow.sklearn

with mlflow.start_run():
    model = train_model()
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)
    mlflow.register_model("runs:/<run_id>/model", "MyModel")

Таким образом, model registry помогает организовать работу с моделями, облегчая их повторное использование и развертывание.