Das beste Modell in Production überführen
Wählen Sie den Gewinner aus und bereiten Sie ihn für die Bereitstellung vor.
Das beste Modell in Production überführen ist eine kostenlose MLOps Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des MLOps Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der MLOps Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Einen Gewinner auswählen
Sie haben nun mehrere registrierte Versionen. Beim Promotion-Schritt wählen Sie die Version aus, die Ihr Dienst tatsächlich verwenden soll, und markieren sie anschließend als Production. 🏆
Die Versionen auflisten
Verwenden Sie den MlflowClient, um alle Versionen eines Modells abzurufen und sie vor der Auswahl zu vergleichen.
from mlflow import MlflowClient
client = MlflowClient()
versions = client.search_model_versions("name='churn-classifier'")Nach Metrik vergleichen
Jede Version verweist auf ihren Lauf. So können Sie dessen Accuracy auslesen und programmgesteuert die Version mit dem höchsten Wert auswählen.
for v in versions:
run = client.get_run(v.run_id)
print(v.version, run.data.metrics["accuracy"])Aliase statt Stages
Neuere MLflow-Versionen verwenden benannte Aliase wie champion anstelle fester Stages. Ein Alias ist ein verschiebbarer Zeiger auf eine ausgewählte Version.
Den Champion-Alias setzen
Zeigen Sie mit dem Alias champion auf Ihre beste Version. Ihr Serving-Code kann dann immer champion anfordern und erhält die aktuelle Auswahl.
client.set_registered_model_alias(
name="churn-classifier",
alias="champion",
version="3",
)Stages funktionieren weiterhin
In älteren Setups verschieben Sie eine Version stattdessen in die Stage Production. Die Idee bleibt dieselbe: Sie markieren, welche Version aktiv ist.
client.transition_model_version_stage(
name="churn-classifier",
version=3,
stage="Production",
)Die alte Version archivieren
Wenn Sie eine neue Version bereitstellen, verschieben Sie die bisher aktive Version zur Seite. Bei Stages bedeutet das Archived; bei Aliasen weisen Sie den Zeiger einfach neu zu.
Die Entscheidung markieren
Fügen Sie ein Tag hinzu, das festhält, warum diese Version gewonnen hat. Bei späteren Prüfungen werden Ihnen zukünftige Teammitglieder für diesen Hinweis dankbar sein.
client.set_model_version_tag(
"churn-classifier", "3",
"approved_by", "data-team",
)Promotion ist umkehrbar
Da alte Versionen erhalten bleiben, können Sie champion sofort wieder auf eine vorherige Version zeigen lassen, falls sich die neue Version problematisch verhält. 🔁
Kurzer Check
Was ist der wichtigste Vorteil eines Modellalias wie champion?
Serving bleibt entkoppelt
Der große Vorteil: Ihre API nennt niemals Version 3. Sie fragt nach champion. Die Promotion ist damit eine Änderung in der Registry und kein Code-Deployment.
Mit Zuversicht promoten
Vergleichen Sie die Modelle und promoten Sie nur eines, das die aktuelle Auswahl übertrifft. Wenn Sie die Promotion an Metriken knüpfen, halten Sie schwache Modelle aus der Produktion heraus.
Zusammenfassung: Das aktive Modell auswählen
Sie haben Versionen aufgelistet, Metriken verglichen, den Champion-Alias gesetzt, den Grund markiert und die Auswahl umkehrbar gehalten. Das ist sichere Promotion. ✅
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Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Das beste Modell in Production überführen“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Das beste Modell in Production überführen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des MLOps Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der MLOps Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Das beste Modell in Production überführen“?
Wählen Sie den Gewinner aus und bereiten Sie ihn für die Bereitstellung vor. Du übst MLOps Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um MLOps Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. MLOps Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Das beste Modell in Production überführen“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser MLOps Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede MLOps Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Trainieren und in der Registry protokollieren
- Das beste Modell in Production überführen
- Das Production-Modell bereitstellen
- Eine Prediction-Round-Trip nachverfolgen