模型註冊表通常儲存：模型人工產物（權重、配置）、訓練元資料（超參數、資料集版本、訓練時長）、評估指標（準確率、延遲、跨人口統計群體的公平性指標）、部署狀態（哪個版本正在生產環境中服務），以及血統（哪個實驗、程式碼提交和資料管線產生了這個模型）。MLflow Model Registry、Weights & Biases 和 SageMaker Model Registry 是常見的實作方案。
在生產工作流程中，模型註冊表是訓練和服務之間的交接點：資料科學家訓練和評估模型，註冊最佳模型，審查者批准它，部署系統拉取已批准的模型並提供服務。這種關注點分離——訓練不直接接觸生產環境，部署只使用註冊表批准的模型——降低了部署有問題的模型的風險。
LLM 註冊表有特定的需求：模型非常大（數十到數百 GB），微調變體共享一個共同的基礎模型（單獨儲存適配器），評估更加複雜（自動化基準 + 人工評估 + 安全檢查）。Hugging Face Hub 作為開源社群的事實上的模型註冊表，提供模型卡、版本控制和評估結果。企業團隊通常為專有模型使用私有註冊表。