Реестри модели чист аст ва кадом асбобҳоро истифода бурдед (MLflow, W&B)?

Реєстр моделей — це централізоване сховище та система управління версіями моделей машинного навчання. Вона дозволяє відстежувати, зберігати, порівнювати та розгортати моделі, забезпечуючи контроль над життєвим циклом моделей.

Основні функції реєстру моделей:

• Зберігання моделей з метаданими (версія, параметри, метрики).
• Управління версіями моделей.
• Можливість змінювати статус моделі (наприклад, staging, виробництво).
• Інтеграція з CI/CD пайплайнами для автоматичного розгортання.

Часто використовувані інструменти:

• MLflow Model Registry — частина MLflow, забезпечує зберігання моделей, управління версіями та переходи між стадіями.
• Weights & Biases (W&B) — платформа для відстеження експериментів і управління моделями, включаючи реєстр моделей з візуалізацією метрик і версій.

Приклад використання MLflow для реєстрації моделі:

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")

Таким чином, реєстр моделей допомагає організувати роботу з моделями, полегшуючи їх повторне використання та розгортання.