Mi az a model registry és milyen eszközöket használtál (MLflow, W&B)?

Modell registry egy központi tároló és verziókezelő rendszer a gépi tanulási modellek számára. Lehetővé teszi a modellek nyomon követését, tárolását, összehasonlítását és telepítését, biztosítva a modellek életciklusának ellenőrzését.

A modell registry fő funkciói:

• Modellek tárolása metaadatokkal (verzió, paraméterek, metrikák).
• Modellek verzióinak kezelése.
• A modell állapotának változtatása (pl. staging, gyártás).
• Integráció CI/CD pipeline-kkal az automatikus telepítéshez.

Gyakran használt eszközök:

• MLflow Model Registry — az MLflow része, modell tárolást, verziókezelést és átmeneteket biztosít a szakaszok között.
• Weights & Biases (W&B) — platform a kísérletek nyomon követésére és modellek kezelésére, beleértve a modell registry-t metrikák és verziók vizualizációjával.

Példa az MLflow használatára modell regisztrálásához:

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")

Így a modell registry segít a modellekkel végzett munka szervezésében, megkönnyítve azok újrahasználatát és telepítését.