AI模型版本管理与实验追踪架构图
2026-03-15 11:17:03
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该图表展示了AI模型版本管理与实验追踪的完整分层架构。架构自上而下涵盖用户交互、实验管理、模型注册、协作与部署管理、核心平台及基础设施六大层级。核心整合了MLflow与DVC工具，实现了从参数记录、模型注册到版本回滚的全流程管控，支持多角色协作与自动化部署，适用于构建标准化的MLOps体系。
模型注册层
自动日志Auto Logging
环境快照Env Snapshot
代码版本关联Git Integration
可视化分析Visualization
实验对比Run Comparison
工件存储Artifacts Storage
指标追踪Metrics Tracking
参数记录Hyperparameters
实验管理层
CI/CD Pipeline
Grafana
Prometheus
团队工作区Team Workspace
协作管理层
模型转换Model Conversion
模型评估Model Evaluation
模型血缘Lineage Tracking
模型签名Model Signature
模型元数据Metadata Store
阶段管理Stage Management
版本标签管理Version Tags
模型注册中心Model Registry
MLflowTracking Server
核心平台层
灰度发布Canary Deploy
A/B测试A/B Testing
回滚机制Rollback
版本选择Version Selection
部署管理层
通知告警Notifications
实验共享Experiment Sharing
权限控制Access Control
用户交互层
数据科学家
NFS/GlusterFS
ML工程师
Git Repository
运维团队
Docker
项目管理员
Kubernetes
Web UI Dashboard
基础设施层
CLI 工具
API 接口
IDE 插件
PostgreSQLBackend Store
MinIO/S3Artifact Store
MLflowProjects
MLflowModel Registry
DVCData Version Control
