Vertex AI Model Registry 是一个中央代码库，您可以在其中管理机器学习模型的生命周期。借助 Model Registry，您可以大致了解模型，以便更好地组织、跟踪和训练新版本。如果您想要部署模型版本，可以直接从存储库将其分配给端点，也可以使用别名将模型部署到端点。
Vertex AI Model Registry 支持自定义模型和所有 AutoML 数据类型 - 文本、表格、图片和视频。Model Registry 还可支持 BigQuery ML 模型。如果您在 BigQuery ML 中训练了模型，则可以将其注册到 Model Registry，而无需从 BigQuery ML 中导出或导入到 Model Registry。
在模型版本详情页面中，您可以进行评估、部署到端点、设置批量预测以及查看特定模型的详细信息。Vertex AI Model Registry 提供了一个简单易用的界面，方便您管理效果最佳的模型并将其部署到生产环境。
常规工作流
有许多有效的工作流用于 Model Registry。如需开始使用，建议您遵循以下准则，以了解您可以在 Model Registry 中执行的操作以及在模型训练过程中的各个阶段可以执行的操作。
- 将模型导入 Model Registry。
- 创建新模型，为模型版本分配默认别名，准备好投入到生产环境。
- 添加其他别名或标签，以帮助您管理和整理模型和模型版本。
- 将模型部署到端点以进行在线预测。
- 运行批量预测并启动模型评估流水线。
- 在模型详情页面查看模型详细信息并查看性能指标。
如需详细了解如何将 BigQuery ML 模型与 Vertex AI 集成，请参阅 BigQuery ML 文档。
使用 Dataplex 的 Data Catalog 服务搜索和发现模型
Dataplex 的 Data Catalog 服务是一项全代管式可伸缩的元数据管理服务，使您可以在一个集中的位置跨项目和区域搜索模型。
如需了解详情，请参阅使用 Data Catalog 搜索模型和数据集资源。
后续步骤
- 如需开始使用 Vertex AI Model Registry，请参阅以下内容