Czym jest rejestr modeli i z jakich narzędzi korzystałeś (MLflow, W&B)?

Rejestr modeli to scentralizowane przechowywanie i system zarządzania wersjami modeli uczenia maszynowego. Umożliwia śledzenie, przechowywanie, porównywanie i wdrażanie modeli, zapewniając kontrolę nad cyklem życia modeli.

Główne funkcje rejestru modeli:

• Przechowywanie modeli z metadanymi (wersja, parametry, metryki).
• Zarządzanie wersjami modeli.
• Możliwość zmiany statusu modelu (np. staging, produkcja).
• Integracja z pipeline'ami CI/CD do automatycznego wdrażania.

Często używane narzędzia:

• MLflow Model Registry — część MLflow, zapewnia przechowywanie modeli, zarządzanie wersjami i przejścia między etapami.
• Weights & Biases (W&B) — platforma do śledzenia eksperymentów i zarządzania modelami, w tym rejestr modeli z wizualizacją metryk i wersji.

Przykład użycia MLflow do rejestracji modelu:

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")

W ten sposób rejestr modeli pomaga organizować pracę z modelami, ułatwiając ich ponowne użycie i wdrożenie.