16、机器学习项目：从模型版本管理到数据探索分析

机器学习项目：从模型版本管理到数据探索分析

在机器学习项目中，模型版本管理和数据探索分析是至关重要的环节。它们不仅影响着项目的顺利进行，还决定了最终模型的性能和可靠性。下面将详细介绍这两个方面的关键内容。

1. 模型版本管理

1.1 模型仓库的重要性

在系统开发过程中，每个模型通常需要大量迭代来找到合适的训练过程、超参数、算法和架构等组合。为了管理迭代建模过程中产生的实验，需要实现一个模型仓库。这个仓库记录特定迭代或实验中创建的具体模型、参数（数据、特征）、超参数、算法、架构等模型组件，以及该迭代的评估指标。

模型仓库需要记录的信息包括：
- 每个模型的标识，即与测试和生产中使用的二进制或声明性规范相关联的名称。
- 模型在开发过程中产生的评估结果。
- 模型在资格鉴定和选择过程中产生的测试结果（如果有）。
- 模型使用的所有技术工件列表以及用于开发它的工件。
- 数据管道的状态（运行或停止）以及用于提供训练、验证和测试集的数据管道标识。
- 使用管道构建训练、验证和测试集时产生的测试结果和监控信息。

1.2 模型版本管理的其他方面

除了实现模型仓库，团队还必须承诺使用它。在项目中，团队可能会使用各种工具和组件，如编辑器、解释器、编译器、库和虚拟机等，这些都需要明确记录并得到客户的批准。

对于可重用的基础模型，需要检查许可条件，确保客户了解所使用的模型，并将其注册到他们的存储库和目录中。同时，要确保在所有流程和管道中使用正确版本的基础模型，可以使用哈希函数（如 MD5）为模型创建唯一标识符，并将其嵌入到模型服务代码中进行加载检查。 <