Model registri nima va qaysi asboblarni ishlatdingiz (MLflow, W&B)?

Model registri — bu mashinalarni o'qitish modellari uchun markaziy saqlash va versiyalarni boshqarish tizimi. U modellarning hayot aylanishini nazorat qilish uchun modellarning kuzatilishi, saqlanishi, taqqoslanishi va joylashtirilishini ta'minlaydi.

Model registrining asosiy funksiyalari:

• Metadatalar bilan modellarning saqlanishi (versiya, parametrlar, metrikalar).
• Modellarning versiyalarini boshqarish.
• Modellarning holatini o'zgartirish imkoniyati (masalan, staging, ishlab chiqarish).
• Avtomatik joylashtirish uchun CI/CD pipeline'lari bilan integratsiya.

Ko'p ishlatiladigan vositalar:

• MLflow Model Registry — MLflow ning bir qismi, modellarning saqlanishi, versiyalarni boshqarish va bosqichlar o'rtasida o'tishlarni ta'minlaydi.
• Weights & Biases (W&B) — tajribalarni kuzatish va modellarning boshqaruvi uchun platforma, model registri metrikalar va versiyalar bilan vizualizatsiya qilish imkoniyatini ham o'z ichiga oladi.

MLflow yordamida modelni ro'yxatdan o'tkazish misoli:

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")

Shu tarzda, model registri modellarga ishlashni tashkil qilishga yordam beradi, ularni qayta ishlatish va joylashtirishni osonlashtiradi.