机器学习模型注册表

模型注册表是一种用于编目机器学习模型及其版本的工具。你可以从中发现、测试、共享、部署和审计数据科学项目中的模型。DVC Studio 模型注册表基于 Git 构建，让你能够沿用现有的软件工程技术栈，彻底打破机器学习工程与运维之间的隔阂！

从建模到生产的 MLOps

模型注册表支持端到端的工作流程：

记录你的模型：首先记录模型的性能指标和相关产物。与现有机器学习框架的无缝集成，使你能够记录后续模型使用和评估所需的一切内容。
比较实验：模型记录完成后，你可以比较不同迭代的指标、参数和图表，从而选择下一个模型版本。
注册模型版本：在比较模型之后，你可以注册一个具有语义含义的模型版本，以标记重要的迭代。这一收集和组织模型版本的过程保留了其数据来源和血缘信息，清晰地呈现模型开发的历史轨迹。
为模型分配阶段：模型注册后，你可以管理其生命周期。可将模型分配到特定任务或阶段（例如 dev、shadow、prod），并根据性能将其逐步推进至下一阶段。
下载特定版本：要使用某个特定模型版本时，你可以下载最新版本、指定版本，或处于选定阶段的版本。
通过 CI/CD 部署：为了实现自动化，你可以设置持续集成/持续部署（CI/CD）工作流来发布或部署模型。CI/CD 可在版本注册或阶段分配时自动触发，从而简化模型部署流程。

这些步骤提供了从模型开发到部署的流畅工作流，支持机器学习模型生命周期的各个阶段。

要开始使用这种集成方式来管理你的机器学习模型，请立即使用 DVC 管理模型！