feat: Allow model version promotion without need for re-deployment
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 30/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
首先读取模型 pin 上可用的元数据，以及 VetiverAPI 和 VetiverModel 入口点。跟踪当前选定的模型版本是如何解析的，然后定义 promoted version tag 应如何在无需重新部署的情况下影响该选择。元数据变更后，下游推理或批处理使用能够选择 promoted version，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
A really nice feature of mlflow is the ability to update registered model versions' tags to Production which then can be used to signal downstream dependencies to pull the newly promoted model version the next its cache invalidates (inference endpoints) or at the next run (batch ml job).
I believe it should be possible through metadata on the model's pin to be able to specify model version tags.
Then within the VetiverAPI or VetiverModel classes, check the metadata for the currently promoted model version and pull that one specifically instead of defaulting to the latest or requiring the dev to explicitly define it.
Would be super powerful to be able to update a deployed model just by updating the underlying pin's metadata.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 71
- 派生
- 20
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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