モデルレジストリ とは？

保存に加えて、どの版か、どの学習から作られたかを管理する場所だよ。コンテナレジストリに成果物を登録するイメージは似ているけれど、モデルの学習や評価の情報も追跡するのが役に立つんだ

モデルのバージョンや説明、評価の指標、学習実行との対応などだよ。例えばMLflowはモデルの版を、そのモデルを作った実験・実行へ結び付けられる。データやパラメータも記録されていれば由来をたどれるけれど、記録しなかった情報が自動で分かるわけではないんだ

できる仕組みはあるけれど、全製品で同じ4段階を通るわけではないよ。MLflowは版へのタグや別名で状態や利用対象を表す。SageMakerにはモデルの承認状態を管理する機能がある。どの検査を通して採用するかは、チームの運用で決めるんだ

あるよ。ただし古いNone・Staging・Production・Archivedという固定ステージは、MLflow 2.9から非推奨だよ。現在の公式案内は、状態を表すタグや、特定の版を指すchampionなどの別名を使う。別名を付けるだけで、承認や本番への配備まで自動で済むわけではないんだ

版と学習記録の対応、採用した版、過去の版をきちんと管理できれば、その方法もあり得るよ。モデルレジストリは、それらをチームで追跡しやすくする仕組み。ツールを置くだけでなく、誰が何を記録し、検証するかを決めておくことが大切なんだ

できるよ。例えばSageMakerはモデルレジストリとCI/CDを組み合わせる方法を案内している。ただし、どの版を選び、どの検証や承認を通し、どこへ配備するかをパイプラインで設定する必要がある。モデルの登録と実際のデプロイを区別して考えよう