Qu'est-ce qu'un registre de modèles et quels outils avez-vous utilisés (MLflow, W&B) ?

Le registre des modèles est un stockage centralisé et un système de gestion des versions des modèles d'apprentissage automatique. Il permet de suivre, stocker, comparer et déployer des modèles, assurant ainsi le contrôle sur le cycle de vie des modèles.

Fonctions principales du registre des modèles :

• Stockage des modèles avec métadonnées (version, paramètres, métriques).
• Gestion des versions des modèles.
• Capacité à changer le statut du modèle (par exemple, staging, production).
• Intégration avec les pipelines CI/CD pour le déploiement automatique.

Outils couramment utilisés :

• MLflow Model Registry — partie de MLflow, fournit le stockage des modèles, la gestion des versions et les transitions entre les étapes.
• Weights & Biases (W&B) — plateforme pour suivre les expériences et gérer les modèles, y compris le registre des modèles avec visualisation des métriques et des versions.

Exemple d'utilisation de MLflow pour enregistrer un modèle :

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")

Ainsi, le registre des modèles aide à organiser le travail avec les modèles, facilitant leur réutilisation et déploiement.