什么是模型版本回溯？

模型版本回溯是指在人工智能模型的部署过程中，当新版本的模型出现性能下降、错误或安全隐患时，系统能够快速回退到先前已验证的稳定版本的操作机制。这种回溯类似于软件工程中的版本控制，旨在确保AI产品的连续性和可靠性，避免因模型更新导致的用户体验中断或业务损失，是模型生命周期管理的关键环节。

在AI产品开发的实际落地中，模型版本回溯与持续集成和持续部署（CI/CD）流程紧密结合，使产品经理能高效响应A/B测试或金丝雀发布中的问题。通过集成模型注册表和实时监控工具，团队可自动化触发回滚策略，显著减少服务停机时间并优化迭代风险管理，从而提升产品稳定性和用户满意度。