3. 模型版本管理：模型注册中心设计、版本号规范、元数据存储

在量化策略灰度发布体系中，模型版本管理是连接离线训练与在线推理的桥梁。一个设计良好的模型注册中心，能够确保每次策略迭代都可追溯、可回滚、可灰度。本节将围绕注册中心的核心架构、版本号语义规范以及元数据存储模型展开。

3.1 模型注册中心整体架构

模型注册中心作为中央元数据存储与版本控制枢纽，承担着模型上传、版本注册、状态流转、元数据查询等职责。其核心组件包括：

• 模型仓库（Model Repository）：存储模型二进制文件（如 ONNX、Pickle、TensorFlow SavedModel），通常对接对象存储（S3/MinIO）或分布式文件系统。
• 元数据库（Metadata DB）：记录每个模型的版本号、状态、特征版本、训练时间、评估指标等结构化信息，常用 PostgreSQL 或 MySQL。
• 版本控制引擎（Versioning Engine）：管理版本号的生成、递增、状态转换（如 Draft → Staging → Production → Archived）。
• 服务发现接口（Service Discovery API）：供 Serving 层根据策略（如按流量比例、按标签）拉取指定版本的模型。

3.2 版本号规范：语义化版本 + 灰度标签

量化策略模型版本号采用 语义化版本（SemVer） 扩展规范，格式为：MAJOR.MINOR.PATCH[-灰度标签][+构建元数据]。各段含义如下：

3.3 元数据存储模型

元数据是模型注册中心的核心资产，每条模型版本记录应包含以下字段。设计时需兼顾查询效率与扩展性：

3.4 版本状态流转与灰度策略

模型版本在注册中心内经历明确的状态机流转，每个状态对应不同的 Serving 可见性：

1. Draft（草稿）：模型刚上传，仅限开发人员调试，不对外服务。
2. Staging（预发布）：通过单元测试与回测验证，可被灰度调度器选中进行小流量测试（如 1% 流量）。
3. Production（生产）：经过灰度验证，正式全量上线，所有流量均可路由至此版本。
4. Deprecated（弃用）：新版本已上线，旧版本仍可服务但不再接收新流量，等待存量连接耗尽。
5. Archived（归档）：完全下线，仅保留元数据用于追溯，模型文件可移至冷存储。

3.5 元数据存储 SQL 示例

以下为模型注册中心元数据表的 DDL 示例（PostgreSQL 方言），涵盖核心字段与索引设计：

CREATE TABLE model_registry (
    id              BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    model_id        VARCHAR(64) NOT NULL,
    version         VARCHAR(32) NOT NULL,
    status          VARCHAR(16) NOT NULL DEFAULT 'Draft'
                    CHECK (status IN ('Draft','Staging','Production','Deprecated','Archived')),
    model_type      VARCHAR(32),
    framework       VARCHAR(32),
    runtime         VARCHAR(32),
    feature_set_id  VARCHAR(64),
    feature_version VARCHAR(16),
    training_time   TIMESTAMPTZ,
    registered_time TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    metrics         JSONB,
    dataset_hash    VARCHAR(64),
    artifact_path   TEXT,          -- 模型文件在对象存储中的路径
    created_by      VARCHAR(64),
    description     TEXT,
    UNIQUE (model_id, version)
);

-- 常用查询索引
CREATE INDEX idx_model_status ON model_registry (model_id, status);
CREATE INDEX idx_model_feature ON model_registry (feature_set_id, feature_version);
CREATE INDEX idx_training_time ON model_registry (training_time DESC);

3.6 灰度发布中的版本选择策略

在灰度发布时，Serving 层根据注册中心提供的版本元数据，结合流量路由规则，决定每个请求使用哪个模型版本。常见策略包括：

• 按流量比例：例如 90% 流量使用 Production 版本，10% 流量使用 Staging 版本。注册中心需返回版本的状态与权重。
• 按请求标签：根据请求中的用户 ID、策略组、地域等标签，路由到指定版本。元数据中需存储版本适用的标签规则。
• 按时间窗口：在特定时间段内（如回测验证期）使用候选版本，过期后自动回退。

注册中心应提供 resolve_version(model_id, routing_context) 接口，返回最匹配的版本号及其 artifact_path，供 Serving 层加载模型。