모델 레지스트리

모델 레지스트리는 학습된 머신 러닝 모델의 버전과 메타데이터, 배포 상태를 중앙에서 관리하는 저장소이다. MLOps 환경에서 모델을 재현·비교·배포하기 위한 기준점 역할을 한다.

기능

• 모델 버전 관리와 이력 추적
• 스테이징(후보·승인·프로덕션) 상태 관리
• 모델 카드 등 메타데이터·문서 기록
• 배포 이력과 롤백 지원
• 실험 추적·모델 서빙과의 연계

대표적인 구현으로는 MLflow Model Registry가 있다.

함께 보기

• MLOps
• 실험 추적
• 모델 서빙

출처

• MLflow Model Registry 문서