模型注册表快速入门
将您的模型开发从混乱的实验转变为有组织、可投入生产的部署。MLflow 模型注册表是您管理整个模型生命周期的中心枢纽——从初始训练到生产服务及以后。
为什么模型注册表很重要
从 Jupyter Notebook 转向生产环境涉及模型注册表解决的关键挑战
- 🔍 “我们应该部署哪个模型？” - 即时比较不同版本的性能
- 🚀 “这个模型准备好投入生产了吗？” - 清晰的暂存和批准工作流
- 🔄 “我们如何安全回滚？” - 具有即时回滚功能的版本控制
- 👥 “谁批准了这个模型？” - 完整的审计跟踪和协作功能
- 📊 “版本之间有什么变化？” - 详细的沿袭和比较工具
您将学到什么
本快速入门将在 15 分钟内让您熟练使用模型注册表
步骤 1：注册您的第一个模型 (5 分钟)
了解如何在训练期间以编程方式注册模型，创建您的 ML 资产的有组织目录
步骤 2：探索注册表 UI (5 分钟)
步骤 3：管理模型阶段 (5 分钟)
使用别名和阶段来组织不同环境的模型——从开发到暂存再到生产就绪
核心模型注册表组件
🏪 集中式模型存储 所有 MLflow 模型的单一、有组织的位置。不再需要四处寻找文件夹或想知道哪个模型文件是最新版本。
🔧 全面的 API 以编程方式创建、读取、更新和删除模型。非常适合 CI/CD 管道和自动化工作流。
🖥️ 直观的 Web 界面 通过优雅的 GUI 可视化管理您的模型目录、比较版本并与团队成员协作。
高级模型管理功能
📈 模型版本控制 每次模型迭代都会自动版本化和跟踪。比较性能指标，回滚到以前的版本，并维护完整的开发历史。
🏷️ 智能别名 为特定模型版本分配有意义的名称，如“生产”、“暂存”或“候选”。通过别名而不是神秘的版本号来组织您的部署管道。
📝 丰富的注释 用描述、性能说明和准备说明来记录您的模型。将机构知识与模型本身保持在一起。
🔖 灵活的标签 使用自定义键值标签组织模型。按团队、用例、性能层或对您的组织重要的任何标准进行筛选。
实际影响
使用 MLflow 模型注册表的组织报告
- 通过简化暂存工作流，模型准备周期加快 75%
- 通过系统版本控制和阶段管理，部署错误减少 90%
- 从训练实验到生产就绪的完整模型沿袭跟踪
- 通过共享模型目录和基于阶段的审批流程实现无缝团队协作
非常适合您的用例
🔬 数据科学家：专注于模型开发，同时通过适当的暂存维护有组织的实验结果并顺利地将成果移交给工程团队。
🛠️ 机器学习工程师：使用版本控制、暂存环境和系统的模型推进工作流，放心地准备模型进行部署。
👨💼 机器学习经理：在所有项目中获得模型性能、部署状态和团队生产力的可见性。
🏢 企业团队：在保持开发速度的同时实施治理、合规性和审计跟踪。
先决条件
- 基本的 MLflow 知识（完成第一个模型教程是理想的）
- 安装了 MLflow 的 Python 环境
- 15 分钟动手学习
您将构建什么
在本教程结束时，您将
✅ 在训练期间以编程方式注册模型 ✅ 探索注册表 UI 以了解模型管理功能 ✅ 应用模型别名和阶段 以在开发生命周期中组织模型 ✅ 按别名加载模型 以实现一致、可部署的工作流
准备好掌控您的模型了吗？
告别分散模型文件的混乱，拥抱系统化的模型管理。您的未来（和您的团队）会感谢您。
🚀 开始模型注册表教程
您可以通过访问提供的其他教程来继续您的学习之旅。
掌握模型注册表基础知识后，探索高级功能，例如
- 使用 MLflow 的服务功能进行模型部署
- 模型准备和暂存管道的自动化 CI/CD 集成
- 通过模型版本比较进行 A/B 测试工作流
- 生产监控和模型性能跟踪
- 带有审批工作流和访问控制的企业治理
已经熟悉其他平台的模型注册表？MLflow 的注册表与您现有工作流无缝集成，同时添加了沿袭跟踪和统一工件管理等强大功能。