რა არის მოდელის რეგისტრი და რა ინსტრუმენტები გამოიყენეთ (MLflow, W&B)?

მოდელების რეგისტრი — ეს არის ცენტრალიზებული საცავი და ვერსიების მართვის სისტემა მანქანათსწავლის მოდელებისთვის. იგი საშუალებას აძლევს თვალთვალს, შენახვას, შედარებას და განთავსებას, უზრუნველყოფს მოდელების ციკლის კონტროლს.

მოდელების რეგისტრის ძირითადი ფუნქციები:

• მოდელების შენახვა მეტადატასთან (ვერსია, პარამეტრები, მეტრიკები).
• მოდელების ვერსიების მართვა.
• მოდელის სტატუსის შეცვლის შესაძლებლობა (მაგ., staging, წარმოება).
• ინტეგრაცია CI/CD პაიპლაინებთან ავტომატური განთავსებისთვის.

ხშირად გამოყენებული ინსტრუმენტები:

• MLflow Model Registry — MLflow-ის ნაწილი, უზრუნველყოფს მოდელების შენახვას, ვერსიების მართვას და ეტაპებს შორის გადასვლებს.
• Weights & Biases (W&B) — პლატფორმა ექსპერიმენტების თვალთვალისთვის და მოდელების მართვისთვის, მათ შორის მოდელების რეგისტრი მეტრიკებისა და ვერსიების ვიზუალიზაციით.

MLflow-ის გამოყენების მაგალითი მოდელის რეგისტრაციისთვის:

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")

ამ გზით, მოდელების რეგისტრი ეხმარება მოდელებთან მუშაობის ორგანიზებაში, მათ განმეორებით გამოყენებას და განთავსებას ადვილად ხდის.