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MLOps Academy · Lezione

Promuovere il modello migliore in Production

Scelga il vincitore e lo prepari per il serving.

Promuovere il modello migliore in Production è una lezione MLOps Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 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.

Pick a Winner

You now have several registered versions. Promotion is choosing which one your service should actually use, then marking it as Production. 🏆

List the Versions

Use the MlflowClient to fetch every version of a model so you can compare them before choosing.

from mlflow import MlflowClient

client = MlflowClient()
versions = client.search_model_versions("name='churn-classifier'")

Compare by Metric

Each version links back to its run, so you can read that run's accuracy and pick the highest scorer programmatically.

for v in versions:
    run = client.get_run(v.run_id)
    print(v.version, run.data.metrics["accuracy"])

Aliases Over Stages

Newer MLflow uses named aliases like champion instead of fixed stages. An alias is a movable pointer to one chosen version.

Set the Champion Alias

Point the champion alias at your best version. Your serving code can then always ask for champion and get the current pick.

client.set_registered_model_alias(
    name="churn-classifier",
    alias="champion",
    version="3",
)

Stages Still Work

On older setups you transition a version to the Production stage instead. The idea is the same: mark which one is live.

client.transition_model_version_stage(
    name="churn-classifier",
    version=3,
    stage="Production",
)

Archive the Old One

When you promote a new version, move the previous live one aside. With stages that means Archived; with aliases you simply reassign the pointer.

Tag the Decision

Add a tag recording why this version won. Future teammates will thank you for the breadcrumb when they audit the choice.

client.set_model_version_tag(
    "churn-classifier", "3",
    "approved_by", "data-team",
)

Promotion Is Reversible

Because old versions are kept, you can re-point champion back to a previous version instantly if the new one misbehaves. 🔁

Quick Check

What is the main advantage of a model alias like champion?

Serving Stays Decoupled

The big win: your API never names version 3. It asks for the champion, so promotion is a registry change, not a code deploy.

Promote With Confidence

Compare, then promote only what beats the current pick. Tying promotion to metrics keeps weak models out of production.

Recap: Choosing the Live Model

You listed versions, compared metrics, set the champion alias, tagged the reason, and kept the choice reversible. That is safe promotion. ✅

Domande Frequenti

La lezione «Promuovere il modello migliore in Production» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Promuovere il modello migliore in Production» 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 il modello migliore in Production»?

Scelga il vincitore e lo prepari per il serving. 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 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Promuovere il modello migliore in Production»?

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

  1. Addestrare e registrare nel registry
  2. Promuovere il modello migliore in Production
  3. Servire il modello in Production
  4. Tracciare un round trip di previsione
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