Model Versioning
Categoria
MLOps e Infraestrutura
Model Versioning e a pratica de manter historico de todas as versoes de um modelo de ML, incluindo codigo, dados de treinamento, hiperparametros e artefatos. Permite reproduzir qualquer versao anterior e comparar evolucoes de desempenho entre versoes.
Categoria
MLOps e Infraestrutura
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O que e Model Versioning
Model Versioning e a pratica sistematica de rastrear e armazenar todas as versoes de um modelo de machine learning ao longo do tempo. Inclui nao apenas o modelo em si, mas todo o contexto necessario para reproduzi-lo: dados, codigo, hiperparametros e ambiente.
O que versionar:
- Modelo: pesos, arquitetura e artefatos
- Dados: dataset de treinamento e validacao
- Codigo: scripts de treinamento e preprocessamento
- Configuracao: hiperparametros e ambiente
- Metricas: performance em cada versao
Beneficios:
- Reprodutibilidade total de qualquer versao
- Rollback rapido em caso de degradacao
- Auditoria e compliance regulatorio
- Comparacao objetiva entre versoes
Na Trilion, o versionamento de modelos e pratica obrigatoria em todos os projetos de ML, garantindo que cada modelo em producao possa ser rastreado ate os dados e codigo que o geraram.
