Registro de Modelos

Registro de Modelos

Um registro de modelos é um sistema de registro oficial para artefatos de modelos de ML/LLM e seu ciclo de vida de lançamento. Ele fica entre a experimentação e a implantação em produção, oferecendo promoção, reversão (rollback), linhagem e governança para lançamentos de modelos.

Na prática, um registro responde a perguntas como:

  • Qual versão do modelo está atualmente atendendo tráfego?
  • Quais dados/código/config produziram essa versão, e quem a aprovou?
  • Podemos promover com segurança um candidato para produção?
  • Se a qualidade regredir, como fazemos reversão rapidamente e de forma auditável?

Um registro de modelos está intimamente relacionado (mas é distinto de) Rastreamento de Experimentos, Versionamento (Dados, Código, Modelos), CI/CD para Modelos, Servimento de Modelos e Monitoramento.

O que um Registro de Modelos Armazena (e o que ele não Armazena)

Um registro normalmente armazena referências e metadados, em vez do processo completo de treinamento:

  • Artefatos de modelo
    • Binários de modelos serializados (por exemplo, model.pkl, model.pt, model.onnx)
    • Arquivos de tokenizador/vocabulário para NLP/LLMs
    • Código de pré/pós-processamento ou grafo de inferência empacotado
  • Metadados versionados
    • Métricas (avaliação offline, verificações de robustez)
    • Informações de ambiente (versão do Python, CUDA, lockfile de dependências)
    • Documentação no estilo “model card”: uso pretendido, limitações, riscos
  • Estado do ciclo de vida de lançamento
    • Candidato → Staging → Produção (ou similar)
    • Aprovações e trilha de auditoria
  • Linhagem/proveniência

O que um registro geralmente não faz por si só:

  • Executar jobs de treinamento (isso é da sua plataforma de orquestração/treinamento)
  • Substituir o armazenamento de artefatos (ele pode integrar com S3/GCS/Blob etc.)
  • Implantar modelos automaticamente (ele aciona ou coordena com ferramentas de deployment)

Conceitos Centrais

Identidade do modelo: “nome” vs “versão”

A maioria dos registros separa:

  • Nome do modelo: um conceito lógico de produto (por exemplo, fraud-detector, product-ranker)
  • Versão do modelo: um snapshot imutável (por exemplo, fraud-detector:v17)

Uma prática recomendada comum é:

  • Tratar cada versão como imutável (sem sobrescrita).
  • Usar aliases ou estágios (por exemplo, production) como o ponteiro mutável para “o que está no ar”.

Isso dá suporte a rollouts seguros e reversão fácil.

Imutabilidade e endereçamento por conteúdo

Uma entrada do registro é mais forte quando está ancorada em identificadores imutáveis, como:

  • Hash do artefato (por exemplo, SHA-256 do arquivo do modelo)
  • Digest de imagem de contêiner (não apenas uma tag como latest)
  • ID de snapshot/versão do dataset
  • SHA de commit do Git para o código de treinamento

A imutabilidade torna reversões e auditorias confiáveis: você consegue provar que reimplantou o exato artefato anterior.

Estágios, canais e ambientes

Registros normalmente modelam estados do ciclo de vida:

  • Nenhum / Candidato: registrado a partir de uma execução de experimento
  • Staging: aprovado para testes finais de integração, shadow/canary
  • Produção: aprovado e atendendo atualmente
  • Arquivado: retido para auditoria, mas não elegível para deployment

Algumas organizações preferem dimensões separadas:

  • Estágio (nível de aprovação) e Ambiente (dev/staging/prod)
  • Ou múltiplos “canais” (por exemplo, prod-canary, prod-stable)

O essencial é refletir seu processo de release e necessidades de conformidade.

Promoção: de Candidato para Produção

Promoção é o ato controlado de mover uma versão do modelo para mais perto (ou para dentro) de produção.

Um fluxo robusto de promoção normalmente inclui gates (portões) como:

  1. Registro

    • Um pipeline de treinamento registra artefatos + métricas.
    • Uma versão do modelo é criada no registro e vinculada à execução de treinamento (veja Rastreamento de Experimentos).

  2. Gates de validação automatizada

    • Verificações de esquema em entradas/saídas (veja Validação de Dados)
    • Limiares de avaliação offline (acurácia, AUC, calibração, equidade)
    • Testes de robustez (verificações OOD, testes adversariais ou de perturbação)
    • Restrições de desempenho (metas de latência/memória; veja Custo/Desempenho)

  3. Revisão humana (quando necessário)

    • Aprovação do responsável de ML, revisor de risco/conformidade ou responsável de produto
    • Aprovação da documentação (model card, limitações conhecidas)

  4. Deploy em staging

  5. Promoção para produção

    • Alias/estágio “produção” do registro é atualizado para a nova versão
    • O sistema de deployment capta a mudança (frequentemente via CI/CD ou GitOps)

Exemplo prático: promoção baseada em estágio com MLflow

O Model Registry do MLflow é um design de referência comum. Um exemplo simplificado:

import mlflow
from mlflow.tracking import MlflowClient

client = MlflowClient()

# Register model artifact from a completed run
run_id = "9f2c...abc"
model_uri = f"runs:/{run_id}/model"
result = mlflow.register_model(model_uri=model_uri, name="fraud-detector")

model_name = result.name
model_version = result.version

# Add release metadata
client.set_model_version_tag(model_name, model_version, "data_snapshot", "features_v12_2026-01-01")
client.set_model_version_tag(model_name, model_version, "git_sha", "a1b2c3d4")
client.set_model_version_tag(model_name, model_version, "eval_auc", "0.941")

# Promote to staging after automated checks
client.transition_model_version_stage(
    name=model_name,
    version=model_version,
    stage="Staging",
    archive_existing_versions=False
)

# Later, after production readiness review:
client.transition_model_version_stage(
    name=model_name,
    version=model_version,
    stage="Production",
    archive_existing_versions=True
)

Detalhes operacionais importantes:

  • Automatize as verificações antes da transição de estágio.
  • Considere exigir aprovações para transições para Production.
  • Prefira “atualizar alias/estágio” em vez de “reimplantar pelo número da versão” para padronizar o deployment.

Padrões de promoção

Estratégias comuns de promoção incluem:

  • Promoção manual com evidências automatizadas: humanos aprovam, mas o pacote de evidências (testes/métricas/rastreabilidade) é gerado automaticamente.
  • Promoção baseada em políticas: se todos os gates passarem e a categoria de risco for baixa, promove automaticamente; caso contrário, exige aprovação.
  • Entrega progressiva: promove primeiro para um canal canary em produção e, depois, para stable quando as métricas online estiverem boas.

Essas estratégias geralmente são implementadas junto com CI/CD para Modelos e Servimento de Modelos.

Reversão (Rollback): Rápida, Segura e Auditável

Reversão não é apenas “implantar o modelo antigo”. Em um sistema maduro, reversão é:

  • Rápida: segundos/minutos, não horas
  • Segura: evita incompatibilidades de esquema ou divergências de features
  • Auditável: registra quem/o quê acionou a reversão e por quê

A reversão mais simples: mover o ponteiro de produção

Se produção usa um alias/estágio como Production, a reversão pode ser:

  • Atualizar Production para apontar para a versão anterior conhecida como boa.
  • Acionar o redeploy/reload no serviço de serving.

Isso evita reconstruir contêineres ou reenviar artefatos.

Armadilhas na reversão

A reversão pode falhar (ou degradar silenciosamente) se dependências mudaram:

  • Deriva de features: um pipeline de features mais novo introduziu uma feature que não existe no modelo antigo.
  • Evolução de esquema: o modelo antigo espera uma coluna que não existe mais.
  • Incompatibilidade de tokenizador: para NLP/LLMs, o código de serving usa a versão errada do tokenizador.
  • Mudanças na lógica de negócio: o código de pré/pós-processamento mudou fora do artefato do modelo.

Um registro forte mitiga isso ao armazenar e impor pacotes de release:

Runbook de reversão (recomendado)

  1. Detectar regressão via monitoramento/alertas (veja Monitoramento).
  2. Congelar a promoção (bloquear novas transições para produção).
  3. Reverter alternando o alias/estágio de produção para o último conhecido como bom.
  4. Verificar com checagens online (latência, taxa de erro, métricas-chave de qualidade).
  5. Registrar metadados do incidente como tags/notas no registro (causa raiz, janela de tempo impactada).
  6. Postmortem e adicionar novos gates automatizados para evitar recorrência.

Linhagem: Reprodutibilidade e Rastreabilidade

Linhagem é a cadeia de entradas e processos que produziu uma versão do modelo. Para governança e depuração, você quer responder:

  • Quais snapshots de dataset foram usados?
  • Quais features e transformações?
  • Qual código e hiperparâmetros?
  • Qual ambiente de treinamento e dependências?
  • Quem iniciou a execução e quem aprovou o release?

Por que linhagem importa

A linhagem dá suporte a:

  • Reprodutibilidade: reconstruir o mesmo modelo (ou explicar por que não é possível)
  • Auditoria/conformidade: provar quais dados foram usados e sob qual política
  • Depuração: diagnosticar regressões até mudanças de dados, mudanças de features ou mudanças de código
  • Análise de impacto: se um dataset for considerado corrompido ou não conforme, encontrar todos os modelos derivados

Isso se conecta naturalmente a Treinamento Reprodutível (Configs, Artefatos) e Flywheels de Dados.

Campos práticos de linhagem a capturar

Um conjunto mínimo viável para cada versão do modelo:

  • git_sha: commit do código de treinamento
  • training_config_uri: config armazenada (YAML/JSON)
  • data_version: ID(s) de snapshot do dataset
  • feature_schema_version: definições de features
  • artifact_hash: checksum para integridade
  • metrics: métricas-chave de avaliação offline
  • owner: time responsável/oncall
  • risk_tier: categoria de governança (por exemplo, baixo/médio/alto impacto)

Opcionalmente:

  • training_run_id: link de volta para rastreamento de experimentos
  • container_image_digest: imagens exatas de treinamento/serving
  • labeling_policy_version: para rótulos supervisionados
  • pii_status: se dados sensíveis foram usados (e aprovações)

Governança: Políticas, Controles e Auditabilidade

Governança é onde um registro vai além de “catálogo de artefatos” e se torna “gestão de releases”.

Controle de acesso e segregação de funções

Controles típicos:

  • Apenas contas de serviço de CI podem registrar/promover modelos.
  • Apenas aprovadores designados podem transicionar para Production.
  • Acesso somente leitura para auditores e stakeholders.
  • Separação de ambientes (registros dev vs prod ou limites fortes de RBAC).

Isso ajuda a impedir que modelos não revisados cheguem à produção e dá suporte a regimes de conformidade (SOC 2, ISO 27001, HIPAA etc., dependendo do domínio).

Fluxos de aprovação e pacotes de evidências

Um registro pode armazenar (ou linkar para) a evidência exigida para release:

  • Relatórios de avaliação (acurácia, robustez, equidade)
  • Resultados de testes de segurança (especialmente para LLMs)
  • Benchmarks de carga/desempenho
  • Aprovações de uso de dados
  • Documentação de model card

Muitas organizações implementam “promoção exige checks + aprovações”, em que as aprovações são registradas como eventos assinados com timestamps.

Políticas como código (recomendado)

Em vez de conhecimento tribal, codifique as regras de release:

  • “Modelos de alto risco exigem duas aprovações”
  • “Deve passar no teste de calibração e no limiar de equidade”
  • “Deve ter um model card completo e link para o dashboard de monitoramento”

Essas regras vivem junto da sua configuração de CI/CD (veja CI/CD para Modelos).

Segurança e integridade

Registros de modelos fazem parte da sua cadeia de suprimentos. Boas práticas incluem:

  • Armazenar artefatos em buckets privados com IAM de menor privilégio.
  • Usar checksums e, opcionalmente, assinaturas para detectar adulteração.
  • Proibir tags mutáveis como latest em deployments de produção; usar digests/versões.
  • Logs de auditoria para todas as transições e downloads.

Como o Registro de Modelos se Integra ao Resto do MLOps

Com rastreamento de experimentos

Um pipeline comum é:

  • Treinar → registrar execução → comparar experimentos → escolher o melhor → registrar → promover

Rastreamento de experimentos é otimizado para iteração; um registro é otimizado para release. Manter ambos evita sobrecarregar uma única ferramenta.

Veja Rastreamento de Experimentos.

Com CI/CD

Registros frequentemente atuam como o ponto de “handoff de artefatos”:

  • Pipeline de CI executa testes e avaliação
  • Se os gates passarem, o pipeline promove a versão para Staging/Produção
  • Pipeline de deployment observa mudanças de estágio/alias no registro e implanta

Veja CI/CD para Modelos.

Com serving e gestão de tráfego

Sistemas de serving normalmente carregam:

  • Uma versão específica do modelo (fixada)
  • Ou um alias lógico como production

Aliases tornam reversões e entrega progressiva muito mais simples. Veja Servimento de Modelos e Servimento de LLMs.

Com monitoramento e avaliação em produção

Um registro deve vincular versões implantadas a dashboards de monitoramento e jobs de avaliação online para que você consiga:

  • Atribuir incidentes a versões específicas
  • Comparar desempenho canary vs stable
  • Automatizar gatilhos de reversão em regressões graves (com cautela)

Veja Monitoramento e Avaliação em Produção.

Considerações Específicas para LLM

Sistemas de LLM frequentemente exigem registrar mais do que “um arquivo de modelo”.

Registrando artefatos compostos

Para apps de LLM, o “release do modelo” pode incluir:

  • Identificador do modelo base (por exemplo, um nome de modelo de fornecedor ou um checkpoint fine-tuned)
  • Templates de prompt e versões de prompt (veja PromptOps)
  • Definições de ferramentas / esquemas de função
  • Configuração de retrieval (versão do modelo de embedding, snapshot do índice)
  • Políticas de guardrails e classificadores de segurança
  • Parâmetros de decodificação (temperature, top-p) e lógica de roteamento (veja Padrões de Design de Sistemas de LLM)

Um padrão prático é tratar o release como um bundle (às vezes chamado de “pacote de modelo”):

  • llm_app_release:v42 → contém ponteiros para:
    • base_model=v3
    • prompt_set=v19
    • retriever=index_snapshot_2026-01-05
    • policy_config=v7

Observabilidade e privacidade

Registros de LLM frequentemente linkam para artefatos de tracing e avaliação que podem conter prompts sensíveis. A governança deve garantir:

  • Políticas de redação e retenção de logs
  • Controles de acesso para traces e datasets
  • Separação clara entre datasets de avaliação e logs de usuários em produção

Veja Observabilidade para Apps de LLM e Privacidade em Logs.

Abordagens de Implementação e Ferramentas

Capacidades comuns de ferramentas

Se você usa MLflow, SageMaker Model Registry, Vertex AI Model Registry, registros do Azure ML ou uma plataforma interna, procure por:

  • Versionamento imutável de modelos
  • Gestão de estágio/alias
  • Metadados ricos (tags, descrições, anexos)
  • RBAC e logging de auditoria
  • API/SDK para automação
  • Integração com armazenamento de artefatos e CI/CD
  • Links de linhagem para dados/código/execuções

Um padrão de “registro” leve (quando você não precisa de um produto completo)

Times menores às vezes implementam um registro usando:

  • Armazenamento de objetos (S3/GCS) para artefatos
  • Git (ou um BD) para metadados e aprovações
  • Um “manifesto de release” simples em YAML por versão

Exemplo de manifesto:

model_name: fraud-detector
version: 17
artifact_uri: s3://ml-artifacts/fraud-detector/17/model.onnx
artifact_sha256: "c7b2...9a0e"
git_sha: "a1b2c3d4"
data_version: "transactions_snapshot_2026-01-01"
metrics:
  auc: 0.941
  p95_latency_ms: 18
stage: staging
approvals:
  - by: "ml-lead@company.com"
    at: "2026-01-05T13:22:11Z"
notes: "Improves recall on small merchants; passed backtest + drift checks."

Isso pode funcionar bem no início, mas frequentemente você vai superar essa abordagem quando precisar de RBAC mais forte, trilhas de auditoria e suporte de UI.

Anti-Padrões e Modos de Falha

  • Sobrescrever artefatos de modelo no lugar: quebra reprodutibilidade e reversão.
  • Usar “latest” em produção: deixa incerto o que está implantado e complica a resposta a incidentes.
  • Registrar sem linhagem: você não consegue depurar regressões nem responder a perguntas de auditoria.
  • Promoção sem gates: você vai lançar modelos que “parecem bons offline”, mas falham online.
  • Registro como depósito de descarte: milhares de versões sem ownership, documentação ou política de retenção.

Checklist de Boas Práticas

  • Use versões imutáveis e aliases/estágios mutáveis para deployment.
  • Armazene linhagem: SHA do código, snapshot de dados, config, ambiente, hashes de artefatos.
  • Implemente gates automatizados de promoção (qualidade, robustez, desempenho).
  • Exija aprovações para produção (especialmente para modelos de alto impacto).
  • Faça a reversão ser uma operação única (voltar o alias) e pratique-a.
  • Vincule entradas do registro a dashboards de monitoramento e registros de incidentes.
  • Para apps de LLM, registre bundles de release (modelo + prompts + retrieval + políticas), não apenas pesos.

Um registro de modelos bem projetado transforma o deployment de modelos de um processo ad-hoc em uma disciplina de release engenheirada: você consegue promover com confiança, reverter rapidamente, rastrear linhagem de forma confiável e atender requisitos de governança sem desacelerar as equipes até parar.