14、模型训练基础设施：从基础到实践

模型训练基础设施：从基础到实践

1. 模型注册表概述

模型注册表在机器学习开发生命周期中扮演着桥梁的角色，连接着模型开发和运营化阶段。它的高级架构虽与实验跟踪架构有相似之处，但有几个关键部分值得关注：
- 下游服务集成 ：通过 API 集成，为下游服务提供可扩展且便捷的方式来使用或下载机器学习模型。
- 状态转换 ：记录和管理模型从开发、暂存、生产到存档的部署生命周期状态转换。
- 访问控制 ：管理访问权限，并提供详细的审计日志以满足合规性和治理要求。
- 实验跟踪集成 ：将生成特定模型版本的实验信息作为已发布模型元数据的一部分，用于追溯目的。

以下是一个简单的表格展示模型注册表的关键部分：
| 关键部分 | 描述 |
| — | — |
| 下游服务集成 | 提供可扩展且便捷的 API 集成方式供下游服务使用或下载模型 |
| 状态转换 | 记录和管理模型部署生命周期的状态转换 |
| 访问控制 | 管理访问权限并提供审计日志 |
| 实验跟踪集成 | 将实验信息纳入模型元数据用于追溯 |

2. 不同规模组织的选择

不同规模的组织在模型训练基础设施方面有不同的需求和选择：
- 初创组织 ：对于刚开始应用机器学习的初创公司或组织，利用云服务提供商的解决方案来满足大部分甚至全部的模型训练基础设施需求是明智的选择。也可以结合云服务、内部解决方案和选择性的供应商解决方