Cos'è un registry dei modelli e quali strumenti hai usato (MLflow, W&B)?

Il registro dei modelli è un archivio centralizzato e un sistema di gestione delle versioni dei modelli di machine learning. Permette di tracciare, memorizzare, confrontare e distribuire modelli, garantendo il controllo sul ciclo di vita dei modelli.

Funzioni principali del registro dei modelli:

• Memorizzazione dei modelli con metadati (versione, parametri, metriche).
• Gestione delle versioni dei modelli.
• Capacità di cambiare lo stato del modello (ad esempio, staging, produzione).
• Integrazione con pipeline CI/CD per il deployment automatico.

Strumenti comunemente usati:

• MLflow Model Registry — parte di MLflow, fornisce lo storage dei modelli, la gestione delle versioni e le transizioni tra le fasi.
• Weights & Biases (W&B) — piattaforma per tracciare esperimenti e gestire modelli, incluso il registro dei modelli con visualizzazione di metriche e versioni.

Esempio di utilizzo di MLflow per registrare un modello:

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")

In questo modo, il registro dei modelli aiuta a organizzare il lavoro con i modelli, facilitando il loro riutilizzo e distribuzione.