Wat moet ik opslaan in een model registry?

Minimaal: het model-artifact (binaries of weights), versienummer, train-datum, gebruikte dataset-versie, hyperparameters en evaluatiemetrics. Optioneel: training code, dependencies, en business metadata. Meer is beter voor debugging en compliance.

MLflow vs. cloud-native registry?

MLflow is open source, self-hosted en model-agnostisch. SageMaker, Vertex AI en Azure ML bieden managed registries met native deployment-integratie. Gebruik MLflow bij multi-cloud of als u vendor-neutral wilt blijven; cloud-native bij sterke cloud-commitment.

Wat is een Model Registry? - Uitleg & Betekenis

Leer wat een model registry is, hoe ML-modellen worden versioneerd en gedeployed, en waarom het cruciaal is voor MLOps en governance.

Definitie

Een model registry is een centrale opslagplaats voor ML-modellen met versioning, metadata en lifecycle management. Het maakt reproduceerbare deployments, rollbacks en compliance mogelijk.

Technische uitleg

Een model registry slaat modellen, artifacten en metadata op (dataset, hyperparameters, metrics). Versioning zorgt dat v1.2 en v1.3 naast elkaar bestaan. Stages (Staging, Production) regelen promote-workflows. MLflow Model Registry, Kubeflow, SageMaker Model Registry en Azure ML Model Registry zijn gangbaar. Integratie met CI/CD: training jobs pushen modellen; deployment pipelines pullen approved versions. Lineage tracking koppelt modellen aan data en code voor audit.

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions gebruikt MLflow of cloud-native registries (Vertex AI, SageMaker) voor alle productie-ML. We documenteren metadata, automatiseren promote-to-production en bouwen rollback-procedures. Voor governance-trackte klanten stellen we approval workflows in.

Praktische voorbeelden

Een team dat altijd terug kan rollen naar de vorige modelversie bij regressie via één klik in de registry.
Een compliance-afdeling die in de registry ziet welk model op welke data is getraind en wanneer het is gepromoved.
Een A/B test die twee modelversies naast elkaar draait; de registry serveert beide artifacten.

Gerelateerde begrippen

mlops machine learning ab testing ai feature store hyperparameter tuning

Veelgestelde vragen

Klaar om te starten?

Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek over uw project.

Neem contact op

Gerelateerde artikelen

Wat is Model Serving? - Uitleg & Betekenis

Leer wat model serving is, hoe AI-modellen in productie worden aangeboden en welke tools en best practices er zijn voor schaalbare AI-deployment.

Wat is een Feature Store? - Uitleg & Betekenis

Leer wat een feature store is, hoe ML-features centraal worden opgeslagen en hergebruikt, en waarom het essentieel is voor schaalbare AI.

Wat is MLOps? - Uitleg & Betekenis

Leer wat MLOps is, hoe machine learning-modellen betrouwbaar in productie worden gebracht en beheerd, en waarom het essentieel is voor AI op schaal.

TensorFlow vs PyTorch: Welk ML-Framework Kiest U?

Vergelijk TensorFlow en PyTorch op gebruik, performance, deployment en community. Ontdek welk deep learning framework het beste past bij uw AI-project.