红帽全球峰会第 1 章 模型 registry 概述
在 Red Hat OpenShift AI 2.17 中，模型 registry 当前作为技术预览提供。技术预览功能不受红帽产品服务等级协议（SLA）支持，且功能可能并不完整。红帽不推荐在生产环境中使用它们。这些技术预览功能可以使用户提早试用新的功能，并有机会在开发阶段提供反馈意见。
有关红帽技术预览功能支持范围的更多信息，请参阅技术预览功能支持范围。
模型 registry 是人工智能/机器学习(AI/ML)模型以及任何机器学习操作(MLOps)平台或 ML 工作流的重要组成部分。模型 registry 充当中央存储库，包含与机器学习模型相关的元数据，从最初到部署。此元数据从部署环境和项目来源等高级别信息范围到类似培训超参数、性能指标和部署事件等详细信息。模型注册表充当模型试验和服务之间的桥接，为 ML 生命周期的利益相关者提供安全的协作元数据存储接口。
模型 registry 提供了一种结构化和组织的方法来存储、共享、版本、部署和跟踪模型。
要在 OpenShift AI 中使用模型 registry，OpenShift 集群管理员必须配置模型 registry 组件。如需更多信息 ，请参阅配置模型 registry 组件。
在配置了模型 registry 组件后，OpenShift AI 管理员可以在 OpenShift AI 中创建模型 registry，并授予模型 registry 对使用它们的数据科学家的访问权限。如需更多信息，请参阅 管理模型 registry。
可访问模型 registry 的数据科学家可以使用模型 registry 功能存储、共享、版本、部署和跟踪模型。如需更多信息，请参阅使用模型 registry。
