Model registry

モデルレジストリを使用して、トレーニングからプロダクションまでのモデルのライフサイクルを管理します。

W&B Model Registry には、 ML 実践者がプロダクション 用の候補を公開し、ダウンストリーム の チーム や関係者が利用できる、 チーム がトレーニング したモデルが格納されています。 これは、ステージング されたモデル/候補モデルを格納し、ステージング に関連する ワークフロー を管理するために使用されます。

W&B Model Registry では、次のことが可能です。

仕組み

いくつかの簡単なステップで、ステージング されたモデルを追跡および管理します。

  1. モデル バージョン を ログ に記録する: トレーニング スクリプト で、数行の コード を追加して、モデルファイルを Artifacts として W&B に保存します。
  2. パフォーマンス を比較する: ライブ チャート をチェックして、モデル トレーニング と検証からの メトリクス とサンプル 予測 を比較します。 どのモデル バージョン が最も優れた パフォーマンス を発揮したかを特定します。
  3. Registry にリンクする: Python でプログラムで、または W&B UI でインタラクティブに、登録されたモデルにリンクして、最適なモデル バージョン をブックマークします。

次の コード スニペット は、モデルを ログ に記録して Model Registry にリンクする方法を示しています。

import wandb
import random

# Start a new W&B run
run = wandb.init(project="models_quickstart")

# Simulate logging model metrics
run.log({"acc": random.random()})

# Create a simulated model file
with open("my_model.h5", "w") as f:
    f.write("Model: " + str(random.random()))

# Log and link the model to the Model Registry
run.link_model(path="./my_model.h5", registered_model_name="MNIST")

run.finish()
  1. モデルの移行を CI/CD ワークフロー に接続する: 候補モデルを ワークフロー ステージを介して移行し、Webhooks で ダウンストリーム アクション を自動化 します。

開始方法

ユースケース に応じて、次の リソース を調べて W&B Models の使用を開始してください。

  • 2 部構成のビデオ シリーズをご覧ください。
    1. モデルの ログ 記録と登録
    2. Model Registry での モデルの消費とダウンストリーム プロセス の自動化
  • W&B Python SDK コマンド のステップごとの概要については、モデルのウォークスルー を読んで、データセット Artifacts の作成、追跡、および使用に使用できます。
  • 以下について学びます。
  • Model Registry が ML ワークフロー にどのように適合し、モデル管理にそれを使用する利点については、こちら の レポート を確認してください。
  • W&B Enterprise Model Management コース を受講して、以下を学びます。
    • W&B Model Registry を使用して、モデルの管理と バージョン 管理、 リネージ の追跡、およびさまざまなライフサイクル ステージでのモデルのプロモーションを行います。
    • Webhooks を使用して、モデル管理 ワークフロー を自動化します。
    • Model Registry が、モデルの 評価、モニタリング 、および デプロイメント のためのモデル開発ライフサイクルにおいて、外部 ML システム および ツール とどのように統合されるかを確認します。

Tutorial: Use W&B for model management

W&B を使用して Model Management を行う方法について説明します。

Model Registry Terms and Concepts

モデルレジストリ の用語と概念

Track a model

W&B Python SDK で、 モデル 、 モデル の依存関係、およびその モデル に関連するその他の情報を追跡します。

Create a registered model

モデリングタスクのすべての候補モデルを保持するために、登録済み モデル を作成します。

Link a model version

W&B App を使用するか、Python SDK でプログラム的に モデルバージョン を Registered Model にリンクします。

Organize models

Create model lineage map

Document machine learning model

モデルカード に説明を追加して、 モデル を文書化します。

Download a model version

W&B Python SDK でモデルをダウンロードする方法

Create alerts and notifications

新しい モデル バージョン が モデルレジストリ にリンクされたときに Slack 通知を受け取ります。

Manage data governance and access control

モデルレジストリのロールベース アクセス制御(RBAC)を使用して、保護されたエイリアスを更新できるユーザーを制御します。