模型管理（Models）是 DataBuddy 数据科学模块中机器学习模型的统一资产入口，基于 MLflow 与 Catalog 构建，承担模型从注册、版本控制、治理到部署的全生命周期管理职责，上承模型实验产生的训练结果，下接模型服务对外提供推理能力。
模型在 Catalog 中作为一类资产，与数据表（Table）、卷（Volume）共享同一套权限、标签、血缘体系，并以三段式命名
catalog.schema.model_name 唯一标识。数据组织模型
模型与表、卷共享同一套四层数据组织模型：
层级 | 说明 |
Catalog | 数据目录，跨工作空间可见，是模型注册的最外层容器，拥有明确的类型（Table / Model / Volume 等）。 |
Schema | Catalog 下的子命名空间，用于组织一组相关模型。 |
Model | 已注册的模型资产，全名为 catalog.schema.model_name，包含一个或多个版本。 |
Model Version | 模型的一个具体版本，对应一次训练产物，包含工件、指标、参数、血缘等完整元数据。 |
关键概念
理解模型管理，需要熟悉以下核心概念：
已注册模型（Registered Model） ：纳入 Catalog 治理的模型资产，拥有三段式全名与一条递增的版本序列。
模型版本（Model Version） ：模型的最小可部署单元，对应一次训练产物。每次注册版本号自动递增（1、2、3 …），不支持手动指定。
模型签名（Model Signature） ：模型输入、输出字段的定义。注册受管模型强制要求签名，缺失时注册会失败。
标签（Tags） ：作用于模型或版本的键值对，用于标记业务属性（如团队、业务线、框架）与生命周期阶段，并支持在列表中筛选。
血缘（Lineage） ：模型版本与上下游资产（特征表、Notebook、推理表、模型服务等）的关系，由 Catalog 统一记录。
相关文档
模型管理
模型实验
模型服务
