Как происходит процесс сопровождения: через git или вручную?

Процесс сопровождения моделей машинного обучения обычно организован через системы контроля версий, такие как Git, а не вручную. Это позволяет:

• Отслеживать изменения в коде, конфигурациях и данных.
• Восстанавливать предыдущие версии моделей и экспериментов.
• Совместно работать в команде.

Кроме кода, для ML-проектов важно версионировать также данные и модели. Для этого используют специализированные инструменты (DVC, MLflow и др.), которые интегрируются с Git или работают параллельно.

Пример рабочего процесса:

1. Разработка и обучение модели с фиксацией кода и конфигураций в Git.
2. Версионирование данных и моделей через DVC.
3. Автоматизация деплоя и мониторинга через CI/CD.

Таким образом, сопровождение ML-проектов — это комплексный процесс, основанный на системах контроля версий и специализированных инструментах, а не на ручном ведении.