摘要：模型版本管理最佳实践：语义版本命名、日期标签策略、可追溯/可回滚/可对比的版本管理体系。没有版本管理的AI团队面临回滚困难、实验不可复现等风险。本文详解版本命名规范、元数据记录要求、实验追踪工具（MLflow）的使用方法。
一、为什么模型需要版本管理
没有版本管理的AI团队是怎样的： 场景A：线上出了问题，想回滚 ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ PM：线上模型效果变差了，回滚到上周的版本！ │ │ 开发：哪个版本？ │ │ PM：就是那个……之前效果好的那个 │ │ 开发：……（打开文件夹：model_v1.pkl, model_v2.pkl, │ │ model_final.pkl, model_final_v2.pkl, │ │ model_final_FINAL.pkl, model_真的最后一次.pkl） │ PM & 开发：😰 │ └─────────────────────────────────────────────┘ 场景B：想复现3个月前的实验结果 ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 研究员：我用什么数据和参数训练出那个曲线的？ │ │ （翻了半天git