MLOps: инфраструктура и процессы для ML в продакшене
Доводим ML от эксперимента до надёжной эксплуатации: модель разворачивается автоматически, качество отслеживается, переобучение идёт по расписанию. MLOps — это про то, чтобы модель приносила пользу в проде месяцами, а не деградировала после первого запуска.
Что входит
- Версионирование данных, признаков и моделей (DVC, MLflow, реестр моделей)
- CI/CD для ML: воспроизводимая сборка, тесты и выкатка моделей
- Мониторинг качества и дрейфа данных, алерты на деградацию
- Переобучение по расписанию или по триггеру
- Serving моделей: онлайн и батч, на ваших серверах или в облаке
- Feature store и контроль воспроизводимости экспериментов
Вопросы про «mlops»
У нас модель работает, зачем MLOps?
Чтобы она продолжала работать: без мониторинга качество модели незаметно падает при изменении данных. MLOps добавляет контроль дрейфа, переобучение и воспроизводимую выкатку — без ручного героизма.
Это то же самое, что DevOps?
Родственно, но ML добавляет данные и качество модели: нужно версионировать датасеты, отслеживать дрейф и переобучать. Мы совмещаем DevOps-практики с ML-спецификой.
Можно внедрить на нашей инфраструктуре?
Да: разворачиваем в вашем контуре, on-premise или в вашем облаке, на открытых инструментах. Процесс остаётся у вас и продолжает работать без нашего участия.
Смежные услуги
Заказная разработка ПО
Разработка программного обеспечения под ключ: веб-сервисы, корпоративные системы, мобильные приложения.
Подробнее →Информационная безопасность
Разработка и внедрение решений информационной безопасности: мониторинг событий ИБ, PKI и электронная подпись по СТБ 34.
Подробнее →Аудит безопасности и пентест
Аудит информационной безопасности и пентест для компаний и госорганизаций Беларуси: анализ защищённости веб-приложений и инфраструктуры, SAST/DAST, отчёт с приоритетами и план устранения.
Подробнее →Заявка
Обсудим вашу задачу
Опишите задачу в свободной форме — вернёмся с уточняющими вопросами и предварительной оценкой в течение рабочего дня.