在大模型部署过程中，模型版本控制是确保系统稳定性和可追溯性的关键环节。本文将对比几种主流的模型版本控制方法，并提供可复现的实践方案。
传统方法 vs 现代方案
1. 文件系统版本控制（传统方法） 使用Git或SVN管理模型文件，通过commit hash标识版本。优点是简单易懂，缺点是无法追踪模型参数变化，且容易因文件过大导致仓库臃肿。
# 示例：使用Git管理模型
mkdir model_repo && cd model_repo
git init
# 将模型文件添加到版本控制中
2. 模型注册表方案（现代方法） 推荐使用MLflow、ModelDB等工具，它们专门针对机器学习模型设计。以MLflow为例：
import mlflow
import mlflow.pytorch as mlp
# 记录模型参数和指标
with mlflow.start_run():
model = train_model() # 自定义训练函数
mlflow.pytorch.log_model(model, "model")
mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)
实践建议
对于开源社区场景，建议采用混合策略：使用Git管理代码和配置文件，用MLflow或DVC管理模型版本。这样既保证了代码的可追溯性，又实现了模型参数的精细化控制。
部署时的版本回滚：
# 使用MLflow获取特定版本模型
mlflow models serve -m "models:/model_name/1"
通过这种方式，社区开发者可以在不同场景下灵活选择适合的版本控制方案。
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