MLOps с нуля: как довести модель до продакшна

Этот курс — про инженерную сборку ML-систем под продакшн. Мы идём от локального обучения модели до полной MLOps-цепочки: версионирование данных и моделей, CI/CD, мониторинг, A/B-тестирование и автоматическое переобучение. Внутри — не просто «как натренировать и задеплоить», а всё, что критично для реального продакшена: Data & Model Versioning (DVC, MLflow), CI/CD пайплайны, контроль качества (drift, QoS), алерты SLA, катбуст как продакшн-ready решение, cost-aware retraining, feature store, ретраи и таймауты, guardrails, explainability и устойчивость. Отдельный модуль по Kubernetes и Kubeflow раскрывает продвинутую оркестрацию, параллельные пайплайны и наблюдаемость всего цикла. Ничего лишнего: каждое занятие заканчивается артефактом — скрипт обучения, пайплайн CI, модельный эндпоинт, метрики или дашборд. Все проекты запускаются «из коробки» — достаточно git clone, docker-compose up и ключей от API (если нужно). Итог курса На выходе собрана и работает связная ML-система «Shoply Forecast»: пайплайн обучения, автоматический деплой модели в API, версионирование, мониторинг качества и алерты, A/B-тестирование, катбуст в проде и ретрейнинг по расписанию. Всё оформлено в GitHub-портфолио и готово к продакшн-эксплуатации. А больше информации о ML/AI/DS вы можете узнать в нашем тгк Data Trends AI & ML