Ce este un registru de modele și ce instrumente ați folosit (MLflow, W&B)?

Registrul de modele este un depozit centralizat și un sistem de gestionare a versiunilor pentru modelele de învățare automată. Acesta permite urmărirea, stocarea, compararea și implementarea modelelor, asigurând controlul asupra ciclului de viață al modelelor.

Funcțiile principale ale registrului de modele:

• Stocarea modelelor cu metadate (versiune, parametri, metrici).
• Gestionarea versiunilor modelelor.
• Capacitatea de a schimba starea modelului (de exemplu, staging, producție).
• Integrare cu pipeline-urile CI/CD pentru implementare automată.

Instrumente frecvent utilizate:

• MLflow Model Registry — parte a MLflow, oferă stocare de modele, gestionarea versiunilor și tranziții între etape.
• Weights & Biases (W&B) — platformă pentru urmărirea experimentelor și gestionarea modelelor, inclusiv registrul de modele cu vizualizare a metricilor și versiunilor.

Exemplu de utilizare MLflow pentru înregistrarea unui model:

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")

Astfel, registrul de modele ajută la organizarea muncii cu modelele, facilitând reutilizarea și implementarea lor.