Stufen: Staging, Production, Archived
Stufen Sie Modelle sicher durch die Lebenszyklusphasen weiter.
Stufen: Staging, Production, Archived 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.
Warum es Stages gibt
Eine Versionsnummer allein sagt nicht aus, welches Modell aktiv ist. Stages fügen eine Bezeichnung hinzu, die allen zeigt, wo sich eine Version in ihrem Lebenszyklus befindet. 🚦
Die Stage-Namen
MLflow weist jeder Version eine von vier Stages zu: None, Staging, Production oder Archived. Eine neue Version beginnt mit None, bis Sie sie verschieben.
Staging bedeutet Testbetrieb
Staging ist Ihre Generalprobe. Ein Modell in dieser Stage wird validiert und im Hintergrund getestet, aber echte Benutzer verlassen sich noch nicht darauf.
Production ist aktiv
Production kennzeichnet die Version, die tatsächlich Benutzer bedient. Ihr Inferenzcode lädt diese Stage, daher ändert eine Beförderung dorthin, was die Benutzer wirklich erhalten.
Archived bedeutet außer Betrieb
Archived bewahrt eine alte Version auf, ohne sie bereitzustellen. Sie erhalten die Historie für Audits und signalisieren zugleich eindeutig, dass die Version nicht verwendet werden soll.
Eine Version befördern
Verwenden Sie den Client, um eine Version in eine Stage zu transition. Ein Aufruf verschiebt Version 3 Ihres Modells nach Staging.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 3, "Staging")Die alte Version automatisch archivieren
Wenn Sie eine Version nach Production befördern, übergeben Sie archive_existing_versions, damit die zuvor aktive Version im selben Schritt ohne Unterbrechung außer Betrieb genommen wird.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 4, "Production",
archive_existing_versions=True)Eine aktive Version pro Stage
Halten Sie jederzeit genau eine Version in Production. So ist das Laden anhand der Stage eindeutig und niemand muss raten, welches Modell bereitgestellt wird.
Aliases sind der neue Weg
Neuere MLflow-Versionen bevorzugen aliases wie champion gegenüber festen Stages. Ein Alias ist ein verschiebbarer Spitzname, den Sie auf eine beliebige Version Ihrer Wahl zeigen lassen.
c.set_registered_model_alias(
"churn-classifier", "champion", 4)Beförderungen sind umkehrbar
Wenn sich ein befördertes Modell fehlerhaft verhält, können Sie die vorherige Version einfach wieder nach Production transition. Ein Rollback ändert nur die Bezeichnung und erfordert kein erneutes Deployment.
Den Wechsel absichern
Betrachten Sie jede Transition als ein gate. Verlangen Sie bestandene Tests oder eine Genehmigung, bevor eine Version Staging oder Production erreichen darf.
Schnelltest
Wählen Sie die Stage aus, die Ihr Serving-Code laden sollte.
Zusammenfassung
Stages verwandeln eine Ansammlung von Versionen in einen klaren Lebenszyklus: None über Staging und Production bis Archived. Beförderung und Rollback sind nun lediglich sichere Änderungen von Bezeichnungen. ✅
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Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Stufen: Staging, Production, Archived“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Stufen: Staging, Production, Archived“ 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 „Stufen: Staging, Production, Archived“?
Stufen Sie Modelle sicher durch die Lebenszyklusphasen weiter. 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 „Stufen: Staging, Production, Archived“?
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.
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