Зачем нужен Model Registry и как им пользоваться (MLflow Model Registry, DVC)?

Model Registry — централизованное хранилище версий моделей с переходами по стадиям (None → Staging → Production → Archived), audit trail и метаданными. Без registry команды теряют связь между «моделью в проде» и «обучающим run», нет контроля доступа к промоушнам, и невозможно сделать быстрый rollback на предыдущую версию. DVC дополняет registry версионированием больших файлов (датасеты, чекпойнты) поверх git с remote storage в S3 / GCS / Azure.