Глава 8: MLOps (операционное сопровождение ML) — от ноутбука до продакшна
Обучить модель — это 20% работы. Остальное: воспроизводимость экспериментов, версионирование данных, контейнеризация, деплой, мониторинг. Модель которая отлично работает на ноутбуке и «непонятно почему не работает» в продакшне — классическая проблема MLOps (операционного сопровождения ML). Эта глава покрывает весь путь: от трекинга экспериментов с MLflow до мониторинга дрейфа данных в продакшне.