モデルのバージョン管理

モデルのバージョン管理って何？

「一度学習すれば終わり」と思っていませんか？実際は実験を何十回・何百回と回し、データやパラメータを少しずつ変えて、モデルファイルが山のように残ります。モデルのバージョン管理は、Gitがコードを管理するようにモデルを管理します。各バージョンのモデル・学習データ・設定・指標を記録し、「前回一番良かったもの」をいつでも見つけられるようにします。

なぜファイル名だけではダメか

ファイル名は嘘をつく
「model_v2_final_本当の最終版.pt」——誰もが経験したはず。手で名前をつけると、数週間でどれがどれか分からなくなります。
モデルは重みだけではない
再現するにはコード・データ・ハイパーパラメータ・環境も必要。ひとつ欠けるだけで「戻れなく」なります。

何を記録するのか

重みと設定
モデルファイル本体と、学習時のハイパーパラメータを保存します。
データとコード
どのデータ・どのコード版で学習したか、追跡できるようにします。
評価指標
精度やレイテンシをバージョンと一緒に保存し、横並びで比較します。

得られるもの

戻したい時に戻り、再現したい時に再現し、比較したい時に根拠があります。本番で事故があれば即座に旧版へ戻せ、チームでは「誰が・どう学習したか」をすぐ調べられます。

まとめ：モデルのバージョン管理は、AIモデルの「カルテ」を作ること。どのバージョンも追跡でき、いつでも戻せます。