Promuovere o ripristinare il modello vincitore
Distribuisca il modello migliore oppure torni indietro in modo pulito.
Promuovere o ripristinare il modello vincitore è una lezione MLOps Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 4 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento MLOps Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso MLOps Academy include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
The Test Is Over
Your A/B test has run its full window and the numbers are in. Now comes the decision: promote the challenger or roll it back to the champion. 🚦
Decide Against Your Plan
Pull up the success criteria you wrote before the test. The challenger wins only if it beats the threshold on the primary metric and breaks no guardrail.
Promotion Means Production
To promote a model is to make it the new champion. With a registry, that often means moving the winning version into the Production stage.
Promote via the Registry
MLflow lets you flip the winning version to Production in one call, so your serving layer picks it up.
from mlflow import MlflowClient
client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage("fraud", version=7, stage="Production")Ramp, Do Not Slam
Even a clear winner deserves a careful rollout. Raise its traffic from ten percent toward one hundred gradually while you watch the live metrics.
When to Roll Back
Roll back if the challenger loses, ties, or trips a guardrail like a latency spike. A tie is not a win, so the safe default is to keep the champion.
Rollback Must Be Instant
A clean rollback is just pointing traffic back at the old version. Because the champion is still registered, recovery should take seconds, not a rebuild. ⏪
Keep the Old Champion
Never delete the previous champion the moment you promote. Move it to the Archived stage instead, so a fast revert is always one step away.
Watch After You Ship
Promotion is not the finish line. Keep monitoring the new champion, since live behavior at full traffic can still surprise you after the test ends.
Record the Decision
Log who decided, the metrics, and the verdict. This audit trail lets you explain later exactly why this model went live or got reverted.
A Losing Test Still Wins
Rolling back is not failure. You protected users from a worse model and learned something real, which is exactly what the experiment was for. ✅
Quick Check
Let us decide what to do after the results land.
Recap
Decide against your written plan: promote a clear, guardrail-safe winner via the registry, ramp gradually, and keep the old champion for an instant rollback. 🎯
Domande Frequenti
La lezione «Promuovere o ripristinare il modello vincitore» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Promuovere o ripristinare il modello vincitore» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso MLOps Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso MLOps Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Promuovere o ripristinare il modello vincitore»?
Distribuisca il modello migliore oppure torni indietro in modo pulito. Eserciti MLOps Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare MLOps Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. MLOps Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 4 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Promuovere o ripristinare il modello vincitore»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione MLOps Academy?
Sì. Ogni lezione MLOps Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Dividere il traffico tra versioni del modello
- Scegliere le metriche che contano
- Interpretare la significatività senza autoingannarsi
- Promuovere o ripristinare il modello vincitore