Stadi: Staging, Production, Archived
Promuova i modelli tra gli stadi del ciclo di vita in sicurezza.
Stadi: Staging, Production, Archived 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.
Why Stages Exist
A version number alone does not say which model is live. Stages add a label that tells everyone where each version sits in its lifecycle. 🚦
The Stage Names
MLflow gives each version one of four stages: None, Staging, Production, or Archived. A fresh version starts at None until you move it.
Staging Means Testing
Staging is your dress rehearsal. A model here is being validated and shadow-tested, but real users are not relying on it yet.
Production Is Live
Production marks the version actually serving users. Your inference code loads this stage, so promoting here changes what people really get.
Archived Means Retired
Archived keeps an old version around without serving it. You preserve history for audits while clearly signaling it should not be used.
Promote a Version
Use the client to transition a version into a stage. One call moves version 3 of your model into Staging.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 3, "Staging")Auto-Archive the Old One
When you promote to Production, pass archive_existing_versions so the previous live version is retired in the same move, with no gap.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 4, "Production",
archive_existing_versions=True)One Live Per Stage
Keep exactly one version in Production at a time. That way loading by stage is unambiguous and nobody guesses which model is serving.
Aliases Are the New Way
Newer MLflow favors aliases like champion over fixed stages. An alias is a movable nickname you point at any version you choose.
c.set_registered_model_alias(
"churn-classifier", "champion", 4)Promotion Is Reversible
If a promoted model misbehaves, you just transition the previous version back to Production. Rollback is a label change, not a redeploy.
Gate the Move
Treat each transition as a gate. Require passing tests or approval before a version is allowed to reach Staging or Production.
Quick Check
Pick the stage your serving code should load.
Recap
Stages turn a pile of versions into a clear lifecycle: None to Staging to Production to Archived. Promotion and rollback are now just safe label changes. ✅
Domande Frequenti
La lezione «Stadi: Staging, Production, Archived» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Stadi: Staging, Production, Archived» 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 «Stadi: Staging, Production, Archived»?
Promuova i modelli tra gli stadi del ciclo di vita in sicurezza. 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 «Stadi: Staging, Production, Archived»?
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
- Registrare la prima versione del modello
- Stadi: Staging, Production, Archived
- Aggiungere tag e descrizioni ai modelli
- Caricare un modello per nome e stadio