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Model Registry微服务提供集中式AI模型仓库，用于管理模型及其元数据（版本、精度等），支持多应用/开发者访问，简化模型管理、促进协作并助力改进模型部署。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：intel仓库类型：镜像最近更新：2 个月前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Model Registry
镜像概述和主要用途
Model Registry微服务是一个集中式AI模型仓库，在机器学习生命周期中扮演关键角色，提供模型及其元数据的存储环境。它能够存储模型的详细信息（如版本、精度、目标设备、性能分数等），便于追踪模型全生命周期并确保模型随时可用于部署。该服务支持不同应用程序、服务或开发者访问，实现模型的存储与检索，从而简化模型管理流程、促进团队协作，并最终助力改进模型部署效率。
核心功能和特性
- 集中式存储：提供统一的模型存储库，实现AI模型的集中化管理
- 元数据记录：存储模型版本、精度、目标设备、性能分数等关键信息
- 多主体访问：支持不同应用、服务及开发者访问，实现模型资源共享
- 生命周期追踪：便于跟踪模型随时间的变化，确保版本可追溯
- 协作支持：促进团队成员间的模型共享与协作开发
- 部署就绪：确保模型始终处于可部署状态，加速模型上线流程
使用场景和适用范围
适用于需要高效管理AI模型生命周期的场景，包括：
- 机器学习团队协作开发模型时，需集中管理模型版本和共享资源
- 企业级AI应用开发中，需确保模型部署的一致性和可追溯性
- 多部门或多项目共用AI模型时，需统一存储和访问接口的场景
使用方法和配置说明
Docker Compose部署
有关使用Docker Compose部署此Docker镜像的详细步骤，请参考https://docs.edgeplatform.intel.com/model-registry-as-a-service/1.0.3/user-guide/get-started.html%E3%80%82
Helm Charts部署
如需通过Helm Charts进行部署，请参考https://docs.edgeplatform.intel.com/model-registry-as-a-service/1.0.3/user-guide/how-to-deploy-with-helm.html%E3%80%82
支持版本
当前支持版本：1.0.3
许可证协议
Copyright (C) 2025 Intel Corporation.
本镜像基于Apache License 2.0许可协议授权。您必须遵守该许可协议才能使用此文件。可在http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0%E8%8E%B7%E5%8F%96%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E5%8D%8F%E8%AE%AE%E5%89%AF%E6%9C%AC%E3%80%82
***信息
Intel、Intel徽标和Xeon是Intel Corporation在美国和/或其他国家的商标。
*其他名称和品牌可能是其各自所有者的财产。
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
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docker pull docker.xuanyuan.run/intel/model-registry:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull intel/model-registry:<标签>
镜像拉取常见问题
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"