Čo je registry modelov a aké nástroje ste použili (MLflow, W&B)?

Registr modelov je centralizované úložisko a systém správy verzií modelov strojového učenia. Umožňuje sledovanie, ukladanie, porovnávanie a nasadzovanie modelov, zabezpečujúc kontrolu nad ich životným cyklom.

Hlavné funkcie registru modelov:

• Ukladanie modelov s metadátami (verzia, parametre, metriky).
• Správa verzií modelov.
• Možnosť zmeny stavu modelu (napríklad staging, výroba).
• Integrácia s CI/CD pipeline-ami pre automatické nasadenie.

Často používané nástroje:

• MLflow Model Registry — súčasť MLflow, poskytuje ukladanie modelov, správu verzií a prechody medzi fázami.
• Weights & Biases (W&B) — platforma na sledovanie experimentov a správu modelov, vrátane registru modelov s vizualizáciou metrík a verzií.

Príklad použitia MLflow na registráciu 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")

Týmto spôsobom registr modelov pomáha organizovať prácu s modelmi, uľahčuje ich opakované použitie a nasadenie.