모델 레지스트리

Tier: Free, Premium, Ultimate Offering: GitLab.com, Self-Managed, GitLab Dedicated Status: Experiment

GitLab 16.8에서 Experiment 릴리스로 도입되었습니다. 기본적으로 비활성화된 model_registry라는 플래그가 있습니다. 기능을 활성화하려면 관리자가 model_registry라는 피처 플래그를 활성화할 수 있습니다.

모델 레지스트리는 실험입니다. 의견을 제공하세요.

모델 레지스트리는 데이터 과학자와 개발자가 기계 학습 모델을 관리할 수 있도록 하며, 이와 함께 생성된 모든 메타데이터를 포함합니다: 매개변수, 성능 메트릭, 아티팩트, 로그 등을 관리합니다. 현재 지원되는 기능의 전체 디렉터리은 에픽 9423을 참조하세요.

모델 레지스트리에 액세스

모델 레지스트리 가시성 수준을 공개, 비공개 또는 사용 안 함으로 설정하려면:

왼쪽 사이드바에서 검색 또는 이동을 선택하고 그룹을 찾습니다.
설정 > 일반을 선택합니다.
가시성, 프로젝트 기능, 권한을 확장합니다.
모델 레지스트리 아래에서 토글이 활성화되어 있는지 확인하고 액세스를 허용할 사용자를 선택합니다. 사용자는 적어도 보고자 역할을 가져야 하며, 모델 및 모델 버전을 수정하거나 삭제해야 합니다.

왼쪽 사이드바에서 모델 레지스트리를 선택하여 모델 레지스트리에 액세스하세요.

모델 및 모델 버전은 MLflow 클라이언트 호환성을 사용하여 생성할 수 있습니다. 모델 및 모델 버전을 생성하고 관리하는 자세한 내용은 MLflow 클라이언트 호환성을 참조하세요. 또한 모델 레지스트리 페이지에서 직접 GitLab에서 모델을 생성할 수도 있습니다.

파일은 모델 버전에 다음을 사용하여 업로드할 수 있습니다:

사용자는 MLflow 클라이언트 호환성을 통해 모델 버전의 메트릭 및 매개변수를 기록할 수 있습니다. 세부 정보 보기

GitLab CI/CD 작업을 통해 모델 버전을 생성할 때, 모델 버전을 작업에 연결하여 작업 로그, Merge Request 및 파이프라인에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이는 MLflow 클라이언트 호환성을 통해 수행할 수 있습니다. 세부 정보 보기.

GitLab의 모델 버전의 버전은 의미론적 버전 규격을 따라야 합니다. 의미론적 버전 지정은 모델 배포를 용이하게 하여 새 버전이 응용 프로그램의 변화 없이 배포될 수 있는지를 알려주는 방식입니다.

주요 (정수): 주요 컴포넌트의 변경은 모델에서 파괴적인 변경을 의미하며, 모델을 사용하는 응용 프로그램이 이 새 버전을 올바르게 사용하려면 업데이트해야 합니다. 새 알고리즘 또는 의무적인 기능 열이 추가되는 것이 주요 변경을 필요로 하는 예시입니다.
마이너 (정수): 마이너 컴포넌트의 변경은 비파괴적인 변경을 의미하며, 소비자는 새 버전을 손상시키지 않고 사용할 수 있지만, 소비자가 새 기능을 사용하려면 업데이트해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 기본값이 있는 비의무적 기능 열을 추가하는 것은 마이너 업그레이드입니다.
패치 (정수): 패치 컴포넌트의 변경은 응용 프로그램에서 추가 조치가 필요하지 않은 새 버전이 출시되었음을 의미합니다. 예를 들어, 모델의 일일 재교육은 기능 집합이나 응용 프로그램이 모델 버전을 사용하는 방식에 변경이 없을 때 새 패치를 안전하게 업데이트할 수 있게 합니다.
사전 릴리스 (텍스트): 사용 준비가 아직 된 버전을 나타냅니다. 모델의 알파, 베타 또는 릴리스 후보 버전을 식별하는 데 사용됩니다.