Wat is een model registry en welke tools hebt u gebruikt (MLflow, W&B)?

Model registry is een gecentraliseerde opslag en versiebeheersysteem voor machine learning-modellen. Het stelt je in staat om modellen te volgen, op te slaan, te vergelijken en uit te rollen, waardoor controle over de levenscyclus van de modellen wordt gewaarborgd.

Belangrijkste functies van de model registry:

• Opslag van modellen met metadata (versie, parameters, metrics).
• Beheer van modelversies.
• Mogelijkheid om de status van een model te wijzigen (bijvoorbeeld staging, productie).
• Integratie met CI/CD-pijplijnen voor automatische uitrol.

Veelgebruikte tools:

• MLflow Model Registry — onderdeel van MLflow, biedt opslag van modellen, versiebeheer en overgang tussen stadia.
• Weights & Biases (W&B) — platform voor het volgen van experimenten en het beheren van modellen, inclusief model registry met visualisatie van metrics en versies.

Voorbeeld van het gebruik van MLflow om een model te registreren:

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")

Op deze manier helpt de model registry bij het organiseren van het werk met modellen, waardoor hergebruik en uitrol worden vergemakkelijkt.