Без MLOps, как без Git — красиво на слайдах, но кошмар в проде
Разбираемся, что такое MLOps, зачем он нужен, и где этому научиться, если вы уже в ML — но всё ещё не в продакшне.
Примечание Adviser
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Вы собрали модель, обучили её на красивом датасете, получили внятные метрики. Казалось бы — осталось нажать кнопочку «выкатить в прод». Но вот на этом месте начинается хаос: код падает, данные внезапно плывут, пайплайны сыпятся, а деплой превращается в серию магических заклинаний. Всё это — типичная боль ML-команд, которые игнорируют MLOps.
Machine Learning Operations — это не мода, а фундамент. Без него любая модель просто игрушка, с ним — рабочий продукт. Именно MLOps помогает превратить разрозненные скрипты в устойчивую систему, которую можно масштабировать, мониторить и обновлять без паники.
Содержание
Что такое MLOps и зачем это вам
MLOps — не просто «DevOps для машинного обучения», как часто пишут. Это способ превратить хаотичный набор ноутбуков, скриптов и случайных версий моделей в управляемый процесс. Он охватывает всё: от подготовки и версионирования данных до автоматизированного обучения, тестирования и деплоя моделей с мониторингом в продакшне.
По сути, MLOps — это мост между data science и реальной эксплуатацией. Без него модель живёт в презентации, а не в бизнесе.
Типичные грабли без MLOps:
- Модель показывает отличные метрики — но только на вчерашних данных.
- В продакшне всё ломается после каждого обновления.
- Никто не знает, какая версия модели сейчас работает.
- Обучение занимает часы, потому что каждый раз запускается вручную.
- Мониторинга нет — ошибки всплывают только от пользователей.
Узнали свои проекты? Добро пожаловать в мир, где нужен MLOps!
Зачем AI-системам CI/CD (и CT в придачу)
CI/CD стал стандартом в разработке софта: код быстро тестируется, выкатывается, обновляется. Но в AI всё сложнее. Здесь меняются не только строчки кода, но и данные, модели, параметры обучения — и всё это нужно держать под контролем.
Чтобы не утонуть, подключают три кита:
-
CI (Continuous Integration) — автоматическая проверка качества данных, кода и моделей
-
CD (Continuous Deployment) — выкатывание моделей без даунтайма и ручных шаманств
-
CT (Continuous Training) — постоянное дообучение моделей на свежих данных
Без этого связка «модель — продакшн» разваливается. Данные плывут — модель тупеет. Прод не успевает — бизнес теряет.
Так появляются новые роли. И они решают, взлетит проект или нет.
MLOps-инженер — автоматизирует всё: от данных до деплоя, от мониторинга до retraining
Data Engineer — строит фундамент: откуда брать данные, как хранить и подавать
AI Product Manager — следит, чтобы всё это работало в нужное время, в нужном месте и на пользу бизнесу
AI Reliability Engineer — охотник за сбоями, который не даст модели молчать, когда она ошибается
Спрос на все эти профессии быстро растёт — и дело тут не в моде. Просто компании уже прекрасно поняли: без надёжной инфраструктуры AI — это презентация, а не продукт.
Курсы, чтобы быстро изучить MLOps
Хорошая новость: в MLOps не нужно «вливаться с нуля» — достаточно иметь опыт в ML и понимать, как работают CI/CD-процессы. Остальное можно быстро добрать с помощью практических курсов. Эта подборка — для тех, кто хочет прокачать продакшн-навыки и вывести свои модели за пределы ноутбука.
MLOps | Операции машинного обучения (Coursera, Duke University)
Этот курс — отличный способ освоить MLOps на практике. Вас учат не теоретики, а инженеры с опытом в крупных AI- и DevOps-проектах: Ноа Гифт и Альфредо Деза. Они помогут разобраться, как строить устойчивые ML-конвейеры, автоматизировать обучение моделей и разворачивать их в облаке.
В программе: Python, MLflow, работа с AWS и Azure, управление данными, деплой через ONNX и даже интеграция LLM и GitHub Copilot для автоматизации кода.
Это не просто теория — это практический опыт, который пригодится в карьере ML-инженера, MLOps-специалиста или архитектора облачных решений.
Продолжительность: 6 месяцев.
Операции машинного обучения (MLOps): начало работы (Coursera)
Хотите понять, как устроен MLOps в продакшне? Этот курс от Google Cloud — короткий, но практичный: вы разберётесь с основами CI/CD, автоматизированным диплоем и мониторингом моделей прямо на платформе GCP.
Преподаватели — инженеры из Google Cloud Training, которые покажут, как настраивать среды для обучения, запускать конвейеры и следить за стабильностью моделей в бою.
Отличный старт для тех, кто работает с ML и хочет научиться выкатывать модели в облако без боли.
Продолжительность: 2 часа
MLOps Fundamentals — Learn MLOps Concepts with Azure Demo (Udemy)
Этот курс помогает понять, как настроить MLOps-процессы в экосистеме Azure. Вместе с инструктором Джей Гаргом — экспертом по большим данным и облачным решениям — вы научитесь строить CI/CD-конвейеры, автоматизировать развертывание и следить за качеством моделей в проде.
В программе — зрелостные уровни MLOps, работа с Azure DevOps, масштабирование решений и разбор реальных проблем, с которыми сталкиваются ML-команды. Подойдёт тем, кто хочет внедрять MLOps в реальных проектах и не тратить месяцы на раскачку.
Продолжительность: 3 часа
Модели становятся умнее, данные — сложнее, а бизнес ждёт стабильности и результата. Разобравшись с MLOps, вы перестаёте быть просто «человеком, который обучает модели» — и становитесь тем, кто умеет запускать их в продакшне.
С этого и начинается взрослая жизнь AI-проектов.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
Читать на dev.by