モデルレジストリ

モデルレジストリ（Model Registry）とは、学習済み機械学習モデルの成果物を一元管理するリポジトリです。モデルのバージョン管理・メタデータ（学習データ・評価指標・実験パラメータ）の記録・デプロイ状態（Staging/Production/Archived）の追跡・ガバナンス（承認ワークフロー）を担うMLOpsの中核コンポーネントです。

モデルレジストリが解決する課題として、(1)「どのモデルが本番で動いているか」の追跡困難、(2)モデルのロールバック（性能劣化時に以前のバージョンへ戻す）の煩雑さ、(3)モデル更新の承認プロセスの欠如によるガバナンスリスク、(4)モデルの再現性（同じデータ・コードから同じモデルを再生成できるか）の担保があります。

代表的なツールとして、(1)MLflow Model Registry（OSS）：ステージ管理（None/Staging/Production/Archived）・バージョン履歴・注釈付けに対応、(2)Hugging Face Model Hub：OSS・商用モデルの公開・共有・バージョン管理プラットフォームとして機能、(3)Amazon SageMaker Model Registry・Vertex AI Model Registry：クラウドネイティブのマネージドサービスがあります。

LLM時代においては、ファインチューニングしたモデルのバージョン管理・本番デプロイのA/Bテスト・モデルカード（性能・バイアス・制限の文書）との紐付けが重要な運用要件となっています。