揭开MLOps的核心奥秘：模型注册表的全景运作！ 这张图展示了在MLOps（机器学习运维）中，模型注册表如何作为核心环节，协调和管理整个机器学习流水线。 1. 特征存储和检索：特征存储库是数据的集散地，从这里获取用于模型训练的数据特征。 2. 特征验证：在使用前，所有特征都需要经过验证，以确保数据质量。 3. 模型训练与验证：模型训练完成后，需要进行严格的验证，以保证其性能达标。 4. 模型交接与注册：通过“模型交接”步骤，将合格的模型移交至“模型注册表”，以便记录和管理不同版本。 5. 部署与服务：在批处理、实时处理和流处理等多种环境中，通过容器化技术实现模型部署，为最终产品应用提供支持。 6. 实验追踪系统：整个过程由实验追踪系统监控，帮助分析和优化每个阶段的操作。 图中的各种箭头显示了数据、元数据流动，以及自动化触发机制，使得整个过程高效而有序。
