Кто такой MLOps и зачем он нужен
Кто такой MLOps и зачем он нужен MLOps (Machine Learning Operations) — это практика, объединяющая машинное обучение (ML), разработку и операции. Если DevOps автоматизирует и ускоряет процесс разработки и доставки ПО, то MLOps решает похожие задачи, но в контексте моделей машинного обучения. Чем занимается инженер MLOps? MLOps-инженер отвечает за то, чтобы модели машинного обучения не просто обучались, а стабильно и безопасно работали в продакшене. Основные задачи: Автоматизация обучения и развёртывания ML-моделей (CI/CD → CI/CD/CT). Контроль качества данных и фич (Data Validation, Feature Store). Мониторинг метрик моделей (точность, дрейф данных, деградация качества). Управление версиями моделей (MLflow, DVC, Model Registry). Масштабирование инференса (Kubernetes, Kubeflow, Seldon). Взаимодействие с Data Science и DevOps командами. Чем MLOps отличается от DevOps? DevOps → код и сервисы. MLOps → данные, модели и сервисы. MLOps учитывает уникальные проблемы: большие данные, дрейф данных, необходимость переобучения моделей. Примеры практик MLOps Автоматический запуск обучения при появлении новых данных. Деплой моделей через Kubernetes + MLflow. Алёрты при падении качества модели на продакшене. Зачем нужен MLOps Делает ML-проекты предсказуемыми и повторяемыми. Ускоряет переход от экспериментов к продакшену. Снижает риски из-за “дрейфа” моделей и ошибок в данных. Итог MLOps — это DevOps для машинного обучения. Он помогает командам не просто строить ML-модели, а делать их надёжной частью продукта. ...