Какво е регистър на модели и какви инструменти сте използвали (MLflow, W&B)?

Регистърът на модели е централизирано хранилище и система за управление на версии на модели за машинно обучение. Той позволява проследяване, съхранение, сравняване и внедряване на модели, осигурявайки контрол върху жизнения цикъл на моделите.

Основните функции на регистъра на модели:

• Съхранение на модели с метаданни (версия, параметри, метрики).
• Управление на версиите на моделите.
• Възможност за промяна на статуса на модела (например, staging, производство).
• Интеграция с CI/CD пайплайни за автоматично внедряване.

Често използвани инструменти:

• MLflow Model Registry — част от MLflow, осигурява съхранение на модели, управление на версии и преходи между етапи.
• Weights & Biases (W&B) — платформа за проследяване на експерименти и управление на модели, включително регистър на модели с визуализация на метрики и версии.

Пример за използване на MLflow за регистриране на модел:

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")

По този начин регистърът на модели помага да се организира работата с модели, улеснявайки тяхната повторна употреба и внедряване.