Перевод лучшей модели или откат
Выпустите более качественную модель или корректно вернитесь к предыдущей
«Перевод лучшей модели или откат» — бесплатный урок MLOps Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MLOps Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
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. 🎯
Часто задаваемые вопросы
Урок «Перевод лучшей модели или откат» бесплатный?
Да — полный текст урока «Перевод лучшей модели или откат» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MLOps Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Перевод лучшей модели или откат»?
Выпустите более качественную модель или корректно вернитесь к предыдущей Ты практикуешь MLOps Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать MLOps Academy?
Предыдущий опыт не требуется. MLOps Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.
Сколько времени занимает урок «Перевод лучшей модели или откат»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке MLOps Academy?
Да. Каждый урок MLOps Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Разделение трафика между версиями модели
- Выбор действительно важных метрик
- Интерпретация значимости без самообмана
- Перевод лучшей модели или откат