Co je to registry modelů a jaké nástroje jste použili (MLflow, W&B)?

Registr modelů je centralizované úložiště a systém správy verzí modelů strojového učení. Umožňuje sledovat, ukládat, porovnávat a nasazovat modely, čímž zajišťuje kontrolu nad jejich životním cyklem.

Hlavní funkce registru modelů:

• Ukládání modelů s metadaty (verze, parametry, metriky).
• Správa verzí modelů.
• Možnost změny stavu modelu (například staging, výroba).
• Integrace s CI/CD pipeline pro automatické nasazení.

Často používané nástroje:

• MLflow Model Registry — součást MLflow, poskytuje ukládání modelů, správu verzí a přechody mezi stádii.
• Weights & Biases (W&B) — platforma pro sledování experimentů a správu modelů, včetně registru modelů s vizualizací metrik a verzí.

Příklad použití MLflow pro registraci modelu:

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")

Tímto způsobem registr modelů pomáhá organizovat práci s modely, usnadňuje jejich opakované použití a nasazení.