1장. 모델 레지스트리 개요
모델 레지스트리는 현재 Red Hat OpenShift AI 2.15에서 기술 프리뷰 기능으로 사용할 수 있습니다. 기술 프리뷰 기능은 Red Hat 프로덕션 서비스 수준 계약(SLA)에서 지원되지 않으며 기능적으로 완전하지 않을 수 있습니다. Red Hat은 프로덕션 환경에서 사용하는 것을 권장하지 않습니다. 이러한 기능을 사용하면 향후 제품 기능을 조기에 이용할 수 있어 개발 과정에서 고객이 기능을 테스트하고 피드백을 제공할 수 있습니다.
Red Hat 기술 프리뷰 기능의 지원 범위에 대한 자세한 내용은 기술 프리뷰 기능 지원 범위를 참조하십시오.
모델 레지스트리는 인공 지능/머신 러닝(AI/ML) 모델의 라이프사이클과 모든 ML(Machine learning operations) 플랫폼 또는 ML 워크플로의 중요한 부분입니다. 모델 레지스트리는 시스템 학습 모델과 관련된 메타데이터를 처음부터 배포까지 보유하는 중앙 저장소 역할을 합니다. 이 메타데이터는 배포 환경 및 프로젝트 원본과 같은 고급 정보에서 하이퍼 매개 변수, 성능 지표 및 배포 이벤트 교육과 같은 복잡한 세부 정보에 이르기까지 다양합니다. 모델 레지스트리는 모델 실험과 서비스 간의 브리지 역할을 하며 ML 라이프사이클 이해관계자를 위한 안전한 협업 메타데이터 저장소 인터페이스를 제공합니다.
모델 레지스트리는 모델을 저장, 공유, 버전, 배포 및 추적할 수 있는 체계적이고 체계적인 방법을 제공합니다.
OpenShift AI에서 모델 레지스트리를 사용하려면 OpenShift 클러스터 관리자가 OpenShift에서 모델 레지스트리 구성 요소를 구성해야 합니다. 자세한 내용은 모델 레지스트리 구성 요소 구성을 참조하십시오.
모델 레지스트리 구성 요소가 구성된 후 OpenShift AI 관리자는 OpenShift AI에서 모델 레지스트리를 생성하고 해당 레지스트리와 함께 작동할 데이터 과학자에 대한 모델 레지스트리 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 자세한 내용은 모델 레지스트리 관리를 참조하십시오.
모델 레지스트리에 액세스할 수 있는 데이터 과학자는 모델 레지스트리 기능을 사용하여 모델을 저장, 공유, 버전, 배포 및 추적할 수 있습니다. 자세한 내용은 모델 레지스트리 작업 을 참조하십시오.
