Modellversionen werden in ML Ops systematisch verwaltet und eindeutig gekennzeichnet. Jede Version enthält nachvollziehbare Metadaten zu Trainingsdaten, Parametern, Code-Stand und Qualitätskennzahlen. So ist jederzeit klar, welche Version produktiv ist und wie sie entstanden ist.

Neue Versionen werden getestet und kontrolliert freigegeben, bevor sie in den Live-Betrieb gehen. Bei Bedarf kann gezielt auf eine frühere stabile Version zurückgesetzt werden. Dadurch bleibt der Einsatz transparent, reproduzierbar und steuerbar.