---
title: "模型登錄庫（Model Registry）"
slug: model-registry
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/model-registry
updated_at: 2026-04-29
tags: [模型部署, MLOps, 模型訓練, iPAS中級]
ipas_term: true
---

# 模型登錄庫（Model Registry）

> **你有沒有想過，模型訓練完後放哪裡，誰部署了哪個版本，要怎麼查？**
>
> 你可以把模型登錄庫想成模型的總倉庫，專門記錄版本、來源、指標和部署狀態。
> 它重要在於，沒有這個倉庫，模型很容易變成一堆分不清楚的檔案。
>
> 你可以把它想成一個把抽象概念拉回日常判斷的提示，先知道它解決什麼問題，再看技術細節。

### 容易混淆

> **模型登錄庫 vs 模型版本控制**
>
> 模型登錄庫：集中保存和管理模型資產。
> 模型版本控制：追蹤模型怎麼一路演進。
> 最關鍵的區別：前者是倉庫，後者是追蹤方法。

> **模型登錄庫 vs Git**
>
> 模型登錄庫：管理的是模型檔和模型元資料。
> Git：管理的是程式碼變更。
> 最關鍵的區別：前者管模型，後者管程式。

### 記住這句就好

> 模型的版本、指標和去向，都放進同一本名冊。

### 實際案例

> **團隊共用模型資產**
>
> 研究人員把 A 版和 B 版模型都登錄進系統，產品團隊就能清楚知道該部署哪一版。

> **稽核追蹤**
>
> 出了問題時，可以回頭查某版模型的訓練資料、評估指標和上線時間。

### 算法與應用

> 模型登錄庫通常會記下模型名稱、版本、指標、權限和部署狀態。
> 它能讓團隊知道哪個模型可上線、哪個模型已過期。
> 對協作、稽核和回滾來說，它都是核心基礎。

### 情境判斷

> **Q1（情境題）：** 如果模型檔案散在每個人電腦裡，這算有模型登錄庫嗎？
>
> → 不算。登錄庫的重點是集中管理和可追溯。

> **Q2（情境題）：** 如果你只想記模型檔名，不記指標和狀態，夠嗎？
>
> → 不夠。沒有元資料，就很難知道哪個版本能上線。

### iPAS 考題

> **Q1：** 模型登錄庫最核心的價值是什麼？
>
> → 集中管理模型版本、追蹤訓練來源與部署狀態。出題常在考你是否知道它不只是存檔，而是模型治理的一部分。

### 常見問題

> **Q：模型登錄庫和檔案伺服器一樣嗎？**
>
> 不一樣。它除了存檔，還會管理元資料、權限和生命週期。

> **Q：為什麼它常和部署一起出現？**
>
> 因為部署前後都要知道模型版本和狀態。

> **Q：沒有很多模型時也需要嗎？**
>
> 需要，因為一開始就建立規範，後面才不會混亂。

### 相關術語

> - **模型版本控制**：和登錄庫是最常一起看的配套。
> - **模型部署**：登錄庫常是部署前的依據。
> - **機器學習維運**：管理模型生命週期的基礎設施。
> - **模型監控**：上線後的狀態會回寫到管理流程。
> - **資料版本控制**：模型和資料版本最好一起追。

---

來源：https://aiterms.tw/terms/model-registry
快查頁：https://aiterms.tw/terms/model-registry
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-model-registry