模型登錄庫

Fully Automated MLOps

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

ML 模型生命週期

一張圖示出 ML 模型生命週期。1：模型訓練，2：模型評估與驗證，3：模型部署與監控，4：模型退役。

一張圖說明「把模型丟過牆」：訓練流程完成後，模型以電子郵件送到 Ops 團隊，形成明顯的壁壘。

工作流程圖：訓練好模型後，透過將模型註冊到模型登錄庫交付給 Ops 團隊。

一張圖顯示模型登錄庫：管理模型生命週期中 stage、prod、archive 階段的元件。

一張圖示：在開發環境中協調的實驗，透過實驗追蹤系統將訓練好的 ML 模型送至模型登錄庫。中繼資料儲存在 metadata store。

延續前一張圖：透過模型登錄庫，模型從 Development 送往 Staging。整體流程實作了 CI/CD。

圖示續篇：模型通過 staging 與 prod，現已供下游服務使用。

最終續篇：先前部署到下游服務的舊模型，在新且更佳的模型部署後，於模型登錄庫中歸檔。

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