Kas yra modelių registras ir kokius įrankius naudojote (MLflow, W&B)?

Modelių registras yra centralizuotas saugykla ir versijų valdymo sistema mašinų mokymosi modeliams. Jis leidžia stebėti, saugoti, palyginti ir diegti modelius, užtikrinant kontrolę jų gyvavimo cikle.

Pagrindinės modelių registro funkcijos:

• Modelių saugojimas su metaduomenimis (versija, parametrai, metrikos).
• Modelių versijų valdymas.
• Galimybė keisti modelio būseną (pvz., staging, gamyba).
• Integracija su CI/CD pipeline'ais automatinio diegimo tikslais.

Dažniausiai naudojami įrankiai:

• MLflow Model Registry — MLflow dalis, užtikrina modelių saugojimą, versijų valdymą ir perėjimus tarp etapų.
• Weights & Biases (W&B) — platforma eksperimentų stebėjimui ir modelių valdymui, įskaitant modelių registrą su metrikų ir versijų vizualizacija.

Pavyzdys, kaip naudoti MLflow modelio registracijai:

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")

Šiuo būdu modelių registras padeda organizuoti darbą su modeliais, palengvina jų pakartotinį naudojimą ir diegimą.