模型版本控制是指在人工智能开发中，对机器学习模型的多个迭代版本进行系统化管理、追踪和控制的实践，类似于软件工程的版本控制系统。它通过记录模型代码、训练数据、超参数及相关元数据的变更历史，实现协作开发、历史追溯、错误回滚和部署控制，从而确保模型开发的可重现性、可靠性和可审计性，尤其在团队协作和产品迭代中发挥核心作用。
在AI产品开发的落地应用中，模型版本控制是MLOps（机器学习运维）的关键环节，支持持续集成和持续部署（CI/CD）流程。它使团队能够高效测试新模型版本、快速回滚到稳定状态以应对线上问题，并帮助追踪模型性能与数据漂移的关联，优化更新策略。随着AI在金融、医疗等监管严格领域的普及，模型版本控制还成为满足合规审计和风险管理的必备工具，推动产品从开发到生产的无缝过渡。
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