MLOps Academy · Урок

Регистрация первой версии модели

Отправьте обученную модель в реестр моделей MLflow

«Регистрация первой версии модели» — бесплатный урок MLOps Academy на CoddyKit. Это урок 1 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.

What a Registry Is

A model registry is a central catalog for your trained models. Instead of files scattered on laptops, every model lives in one place with a version number. 📚

Runs vs Registered Models

An MLflow run records one training attempt. A registered model is a named entry that points at the best run you choose to promote and keep.

Log Before You Register

You always log a model first inside a run. Logging saves the artifact so the registry has something concrete to point back at later.

import mlflow
with mlflow.start_run():
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

Register in One Call

The fastest path is the registered_model_name argument. Pass it to log_model and MLflow creates the registry entry and a first version for you.

mlflow.sklearn.log_model(
    model, "model",
    registered_model_name="churn-classifier")

Versions Start at 1

Your first registration becomes version 1. Every later registration under the same name bumps the version automatically, so history is never overwritten.

Register From a Past Run

Already logged a model? You can register it after the fact by pointing at its run URI with mlflow.register_model.

mlflow.register_model(
    "runs:/<run_id>/model",
    "churn-classifier")

The runs URI

That runs:/ URI is how MLflow finds the artifact. It combines the run id and the artifact path you used when you logged the model.

The Tracking URI

Set the tracking URI so your code talks to the right server. Without it, MLflow registers everything to a local mlruns folder instead.

mlflow.set_tracking_uri(
    "http://localhost:5000")

See It in the UI

Open the MLflow UI and click the Models tab. Your new model name appears there with version 1 listed under it, ready to inspect.

Names Are Identifiers

Pick a clear, stable name like fraud-detector. Teammates and code load models by that name, so renaming later breaks everything pointing at it.

Confirm With the Client

The MlflowClient lets you verify registration in code. Fetch the model by name and read back the versions that exist.

from mlflow import MlflowClient
c = MlflowClient()
print(c.get_registered_model("churn-classifier"))

Quick Check

Let us check how a first registration is numbered.

Recap

You logged a model, gave it a registry name, and got version 1. Now your best model has a home that anyone on the team can find. 🎉

Часто задаваемые вопросы

Урок «Регистрация первой версии модели» бесплатный?

Да — полный текст урока «Регистрация первой версии модели» 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 «Регистрация первой версии модели»?

Отправьте обученную модель в реестр моделей MLflow 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 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Регистрация первой версии модели»?

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

← Назад к MLOps Academy