模型版本管理（Model Versioning）

模型版本管理（Model Versioning）是指在机器学习或深度学习模型的训练、更新和部署过程中，对产生的多个模型版本进行统一记录和管理的机制。 类似于代码版本管理（如Git），它能够追踪ML模型“使用了哪些数据”“采用了哪种算法”“设置了哪些超参数”“在什么训练环境下生成”，从而确保可复现性和质量管控。 在模型开发过程中，细微的改动和重新训练会产生大量模型版本，若管理不当，将引发以下问题： - 无法确认哪个模型正在生产环境中使用 - 无法回滚到之前性能更好的模型 - 训练数据和参数历史丢失，导致无法复现 为规避上述风险，模型版本管理需记录以下信息： - 模型文件本身（例：.pkl、.pt、.onnx等） - 训练所用数据集的版本 - 使用的代码和库的版本 - 超参数设置 - 精度、损失函数等评估指标 - 实验备注和元数据 代表性工具包括 MLflow、DVC（Data Version Control）、Weights & Biases、SageMaker Model Registry 等，通常与实验管理和模型注册中心集成使用。 模型版本管理是MLOps（机器学习运维）的核心组成部分，是团队协作和生产运营阶段确保可复现性、可靠性和持续改进的基础技术。