AI時代系列(1) 機器學習三部曲: 🔹 第一部：《機器學習 —— AI 智慧的啟航》
89/100 第九週：機器學習模型部署
89. 版本控制與模型管理 🛠 如何追蹤不同版本的 AI 模型，確保系統穩定？
壹、前言：AI 模型版本管理，為何至關重要？
在軟體開發中，版本控制（Version Control）是基本常識，但在機器學習中，模型、資料、參數、訓練程式碼 都可能隨時間不斷變動，如果沒有良好的版本管理機制，不僅難以追溯模型來源，也難以重現結果、定位錯誤，更遑論部署到生產環境。
特別是在團隊合作或產品上線時，模型一旦出現異常，若無明確版本紀錄，就會陷入「誰動了我的模型？」的混亂中。這就是我們今天要深入探討的主題：如何進行 AI 模型版本控制與管理，讓系統穩定可控？
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貳、模型版本控制的核心對象與關鍵要素
有效的模型版本控制，需涵蓋下列幾個元素：
📦 1. 模型本身（Model Artifacts）
包含模型結構、權重檔案（如 .h5, .pt, .pkl）、訓練時間與摘要資訊。
📊 2. 訓練數據版本（Data Versioning）
資料集是否有更新、數據清洗或特徵工程的更動，都可能影響模型結果。需搭配工具記錄資料快照。
🧪 3. 實驗紀錄與超參數（Experiment Tracking）
模型是如何訓練出來的？使用了哪些超參數（learning rate, batch size 等）？每次實驗結果如何？
🛠 4. 程式碼與配置（Code & Config）
模型訓練所依賴的程式碼（Git）、YAML 設定檔、環境需求（如 Python 版本、套件清單）。
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參、實務解法：如何實現模型版本控制？
以下是目前主流的解法與工具建議：
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✅ 1. 使用 Git 搭配 DVC（Data Version Control）
DVC 可與 Git 搭配，記錄訓練數據、模型檔案的版本，不會佔用 Git 的儲存空間。
🔹 優點：可版本化大型資料與模型
🔹 指令示例：
dvc init
dvc add data/train.csv
git add train.csv.dvc .gitignore
git commit -m "Add training data version"
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✅ 2. 使用 MLflow 做實驗追蹤與模型管理
MLflow 提供模型訓練的記錄儀表板，能記下每次 run 的參數、結果、模型 artifact。
🔹 支援功能：
• Logging 超參數、指標、模型檔案
• 可比對不同 run 的效果
• 模型註冊（Model Registry）支援 staging → production 的生命周期管理
🔹 使用範例：
python
import mlflow
with mlflow.start_run():
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)
mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
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✅ 3. 模型儲存與命名規則（手動管理也重要）
即便無法使用工具，也應至少建立明確的檔案命名規範：
model_v1.0_20240501_acc92.pkl
model_v1.1_20240515_acc94.pkl
可搭配雲端儲存服務（Google Drive、AWS S3、Git LFS）作為集中式備份。
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肆、進階應用：模型註冊中心與多環境部署
當模型規模擴大，企業會建置「模型註冊中心」（Model Registry）來進行分級與階段管理：
階段 說明
Staging 測試環境，內部驗證使用
Production 線上服務，面對實際用戶
Archived 舊版本保留，非活躍狀態
透過 API 可自動部署最新版模型到指定環境，例如：
mlflow models serve -m models:/MyModel/Production
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伍、結語：版本穩定，部署才會安心
AI 模型不是「一訓練完就萬事 OK」的靜態產物，而是一個隨數據變化而持續演進的動態系統。若缺乏清晰的版本控制與模型管理機制，不僅難以維護，也可能導致錯誤、回溯困難，甚至商業損失。
從 Git + DVC、MLflow 到手動命名與紀錄，只要能 保持可重現性、可比對性、可回滾性，就已經踏上了穩健的 MLOps 之路。
