模型注册表（Model Registry）是一个集中登记、版本化、审批和追踪模型产物的系统，它让散落的权重文件变成可上线、可回滚的“正式版本”。
可以把训练模型想成中央厨房做菜。算法工程师反复试验，产出很多权重文件，就像后厨做好的一批批菜。可这些菜能不能端给客人？哪一批用了什么配方？出了问题能不能立刻下架换回上一批？如果只靠文件名 final_v2.pt，迟早会乱。模型注册表就是给每道菜贴标签、留档案、设闸门的地方：登记菜名、批次、配方、负责人、检测结果，只有审核通过的批次才能进门店。
具体来说，它通常做五件事。第一，登记元数据：模型名称、版本、训练数据、代码提交、超参数、评估指标、负责人。第二，管理状态：比如“开发中”“待审核”“生产”“已归档”，状态流转就是上线流程。第三，关联产物：权重、分词器、配置文件、推理镜像、依赖环境，确保部署时拿到的是一整套。第四，做权限和审批：谁能发布到生产、谁只能查看。第五，支持部署和回滚：上线时指定注册表中的某个版本，出问题切回上一个版本即可。它不一定自己存权重，也可以只记录权重在对象存储中的路径。
它和相邻概念容易混。实验跟踪（Experiment Tracking）记录每次训练运行的指标和参数，回答“哪次实验效果好”；模型注册表管的是“哪个模型版本允许上线、当前生产是哪个、怎么回滚”；模型仓库或模型社区（Model Hub）更偏向公开共享预训练模型。用表格对比更清楚：
| 概念 | 主要记录 | 核心问题 | 典型使用者 |
|---|---|---|---|
| 实验跟踪 | 每次训练运行 | 哪次实验好 | 算法工程师 |
| 模型注册表 | 候选/正式模型版本 | 哪个版本能上线、怎么回滚 | 平台、运维、算法团队 |
| 模型仓库/社区 | 公开预训练模型 | 有什么现成模型可用 | 广大开发者 |
对从业者，模型注册表是模型上线的“户口本+发布闸门”：避免“这个权重到底哪来的”，让审计和回滚有抓手。对普通职场人，它相当于 AI 功能的版本号和审批流，让线上模型可追踪、可恢复。没有它，上线像从 U 盘拷文件；有了它，才像应用商店上架。不同平台的具体功能边界，以官方页面为准。