Estágios: Staging, Production, Archived
Promova modelos pelos estágios do ciclo de vida com segurança.
Estágios: Staging, Production, Archived é uma aula grátis de MLOps Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MLOps Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.
Por que existem estágios
Um número de versão, sozinho, não informa qual modelo está ativo. Os estágios adicionam um rótulo que indica a posição de cada versão em seu ciclo de vida. 🚦
Os nomes dos estágios
O MLflow atribui a cada versão um de quatro estágios: None, Staging, Production ou Archived. Uma versão nova começa em None, até que você a mova.
Staging significa teste
Staging é o seu ensaio geral. Um modelo nesse estágio está sendo validado e testado em paralelo, mas os usuários reais ainda não dependem dele.
Production está ativo
Production marca a versão que está efetivamente atendendo aos usuários. Seu código de inferência carrega esse estágio, portanto promovê-lo altera o que as pessoas realmente recebem.
Archived significa aposentado
Archived mantém uma versão antiga sem disponibilizá-la. Você preserva o histórico para auditorias e indica claramente que ela não deve ser usada.
Promova uma versão
Use o cliente para fazer a transição de uma versão para um estágio. Uma chamada move a versão 3 do seu modelo para Staging.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 3, "Staging")Arquive automaticamente a versão antiga
Ao promover para Production, passe archive_existing_versions para que a versão anterior, que estava ativa, seja aposentada na mesma operação, sem interrupção.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 4, "Production",
archive_existing_versions=True)Uma versão ativa por estágio
Mantenha exatamente uma versão em Production por vez. Assim, o carregamento por estágio não deixa dúvidas e ninguém precisa adivinhar qual modelo está atendendo.
Os aliases são a nova forma
As versões mais recentes do MLflow favorecem aliases, como champion, em vez de estágios fixos. Um alias é um apelido móvel que você aponta para qualquer versão escolhida.
c.set_registered_model_alias(
"churn-classifier", "champion", 4)A promoção pode ser revertida
Se um modelo promovido apresentar problemas, basta fazer a transição da versão anterior de volta para Production. A reversão é uma alteração de rótulo, não uma nova implantação.
Estabeleça uma barreira
Trate cada transição como uma barreira. Exija testes aprovados ou autorização antes que uma versão possa chegar a Staging ou Production.
Verificação rápida
Escolha o estágio que seu código de atendimento deve carregar.
Recapitulação
Os estágios transformam um conjunto de versões em um ciclo de vida claro: None para Staging, depois Production e Archived. Promoção e reversão agora são apenas alterações seguras de rótulos. ✅
Perguntas Frequentes
A aula “Estágios: Staging, Production, Archived” é grátis?
Sim — o texto completo de “Estágios: Staging, Production, Archived” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MLOps Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Estágios: Staging, Production, Archived”?
Promova modelos pelos estágios do ciclo de vida com segurança. Você pratica MLOps Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar MLOps Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. MLOps Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Estágios: Staging, Production, Archived”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de MLOps Academy?
Sim. Cada aula de MLOps Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
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