8.3.2 模型生命周期管理与版本控制

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8.3.2 模型生命周期管理与版本控制 8.3.2 模型生命周期管理与版本控制在当今高度数据驱动的工程实践中，机器学习模型早已不再是“训练一次、部署一生”的静态资产。它们如同活的生命体，在生产环境中持续演化、迭代甚至淘汰。如何系统化地管理模型从诞生到消亡的全过程？如何确保每一次模型更新都可追溯、可回滚、可复现？这正是模型生命周期管理（Model Lifecycle Management）与版本控制（Version Control）所要解决的核心问题。如果说模型开发是“造车”，那么生命周期管理就是“上牌、年检、维修、报废”这一整套制度体系。没有这套体系，再精良的模型也可能在复杂生产环境中失控——轻则性能退化，重则引发线上事故。