Ի՞նչ է մոդելների գրանցամատյանը և որ գործիքներ եք օգտագործել (MLflow, W&B)։

Մոդելների գրանցամատյանն է կենտրոնական պահեստը և տարբերակների կառավարման համակարգը մեքենայական ուսուցման մոդելների համար: Այն թույլ է տալիս հետևել, պահել, համեմատել և տեղադրել մոդելները, ապահովելով մոդելների կյանքի ցիկլի վերահսկողությունը:

Մոդելների գրանցամատյանի հիմնական գործառույթները՝

• Մոդելների պահպանում metadatas (տարբերակ, պարամետրեր, մետրիկներ):
• Մոդելների տարբերակների կառավարում:
• Մոդելի կարգավիճակի փոփոխություն (օրինակ, staging, արտադրություն):
• Ինտեգրացիա CI/CD պլանների հետ ավտոմատ տեղադրման համար:

Հաճախ օգտագործվող գործիքներ՝

• MLflow Model Registry — MLflow-ի մաս, ապահովում է մոդելների պահպանումը, տարբերակների կառավարումը և փուլերի միջև անցումները:
• Weights & Biases (W&B) — հարթակ փորձերի հետևելու և մոդելների կառավարման համար, ներառյալ մոդելների գրանցամատյանը մետրիկների և տարբերակների վիզուալիզացիայով:

Օրինակ՝ MLflow-ի օգտագործում մոդելի գրանցման համար՝

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")

Այսպիսով, մոդելների գրանցամատյանը օգնում է կազմակերպել մոդելների հետ աշխատանքը, հեշտացնել նրանց կրկնակի օգտագործումը և տեղադրումը։