Kas ir modeļu reģistrs un kādas rīkus jūs izmantojāt (MLflow, W&B)?

Modeļu reģistrs ir centralizēta glabātuve un versiju pārvaldības sistēma mašīnmācīšanās modeļiem. Tas ļauj sekot līdzi, glabāt, salīdzināt un izvietot modeļus, nodrošinot kontroli pār modeļu dzīves ciklu.

Galvenās modeļu reģistra funkcijas:

• Modeļu glabāšana ar metadatiem (versija, parametri, metriki).
• Modeļu versiju pārvaldība.
• Iespēja mainīt modeļa statusu (piemēram, staging, ražošana).
• Integrācija ar CI/CD pipeline'iem automātiskai izvietošanai.

Bieži izmantoti rīki:

• MLflow Model Registry — daļa no MLflow, nodrošina modeļu glabāšanu, versiju pārvaldību un pārejas starp stadijām.
• Weights & Biases (W&B) — platforma eksperimentu uzraudzībai un modeļu pārvaldībai, ieskaitot modeļu reģistru ar metriku un versiju vizualizāciju.

Piemērs MLflow modeļa reģistrēšanai:

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")

Tādējādi, modeļu reģistrs palīdz organizēt darbu ar modeļiem, atvieglojot to atkārtotu izmantošanu un izvietošanu.