¿Qué es un registro de modelos y qué herramientas ha utilizado (MLflow, W&B)?

El registro de modelos es un almacenamiento centralizado y un sistema de gestión de versiones de modelos de aprendizaje automático. Permite rastrear, almacenar, comparar y desplegar modelos, asegurando el control sobre el ciclo de vida de los modelos.

Funciones principales del registro de modelos:

• Almacenamiento de modelos con metadatos (versión, parámetros, métricas).
• Gestión de versiones de modelos.
• Capacidad para cambiar el estado del modelo (por ejemplo, staging, producción).
• Integración con pipelines CI/CD para despliegue automático.

Herramientas comúnmente utilizadas:

• MLflow Model Registry — parte de MLflow, proporciona almacenamiento de modelos, gestión de versiones y transiciones entre etapas.
• Weights & Biases (W&B) — plataforma para rastrear experimentos y gestionar modelos, incluyendo registro de modelos con visualización de métricas y versiones.

Ejemplo de uso de MLflow para registrar un modelo:

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")

De esta manera, el registro de modelos ayuda a organizar el trabajo con modelos, facilitando su reutilización y despliegue.