Что входит в pipeline MLOps от обучения до прода?

Pipeline MLOps от обучения до продакшена включает несколько ключевых этапов:

1. Сбор и подготовка данных — очистка, трансформация, аугментация данных.
2. Разработка и обучение модели — выбор архитектуры, настройка гиперпараметров, обучение на тренировочных данных.
3. Валидация и тестирование — оценка качества модели на валидационных и тестовых наборах, проверка на переобучение.
4. Версионирование моделей и данных — хранение артефактов с метаданными для воспроизводимости.
5. Автоматизация CI/CD для моделей — автоматический запуск обучения, тестирования и деплоя.
6. Деплой модели в продакшен — развёртывание модели в виде сервиса или интеграция в приложение.
7. Мониторинг и логирование — отслеживание производительности модели, метрик качества и сбоев.
8. Обновление и переобучение — регулярное обновление модели на новых данных для поддержания качества.

Примерно так выглядит полный цикл MLOps, обеспечивающий стабильную и управляемую работу ML-системы в продакшене.