एक model registry आमतौर पर store करता है: model artifact (weights, configuration), training metadata (hyperparameters, dataset version, training duration), evaluation metrics (accuracy, latency, demographics में fairness metrics), deployment status (कौन सा version production में serve कर रहा है), और lineage (कौन सा experiment, code commit, और data pipeline इस मॉडल को produce किया)। MLflow Model Registry, Weights & Biases, और SageMaker Model Registry लोकप्रिय implementations हैं।
Production workflows में, model registry training और serving के बीच handoff point है: एक data scientist मॉडल train और evaluate करता है, सबसे अच्छे को register करता है, एक reviewer approve करता है, और deployment system approved मॉडल को pull करके serve करता है। यह concerns का separation — training सीधे production को touch नहीं करती, deployment केवल registry-approved मॉडल उपयोग करता है — broken मॉडलों को deploy करने के जोखिम को कम करता है।
LLM registries की विशिष्ट आवश्यकताएँ हैं: मॉडल बहुत बड़े (दसियों से सैकड़ों GB) होते हैं, fine-tuned variants एक common base model share करते हैं (adapters अलग से store करें), और evaluation अधिक जटिल है (automated benchmarks + human evaluation + safety checks)। Hugging Face Hub open-source community के लिए de facto model registry के रूप में काम करता है, model cards, versioning, और evaluation results के साथ। Enterprise teams अक्सर proprietary मॉडलों के लिए private registries उपयोग करती हैं।