ML-пайплайны в Kubernetes: от первой строки кода до автоскейлинга и за его пределами

Ваша ML-модель работает в ноутбуке, а в продакшене — нет. Бывало такое? Именно здесь начинается настоящая инженерная задача: взять эксперимент из Jupyter-ноутбука и превратить его в воспроизводимый, наблюдаемый и масштабируемый пайплайн — от сырых данных до стабильного инференса под реальной нагрузкой. Kubernetes давно стал де-факто стандартом для этой работы: более 70% компаний используют его в продакшене — это не дань хайпу, это прагматичный выбор тех, кто уже наступал на грабли. В этой статье разберем, почему K8s выигрывает у альтернатив именно для ML-нагрузок, а также обсудим какие мифы и анти-паттерны тормозят команды на пути к продакшену. Пройдемся по полному стеку: от подготовки кластера и фиксации данных через DVC до canary-деплоя модели и автоскейлинга GPU-подов. В конце вас ждет взгляд на то, куда движется индустрия: serverless-ML, multi-LLM-ops и edge-развертывания. Если вы DevOps- или MLOps-инженер, которому приходится запускать обучение и инференс в одном кластере, или R&D-инженер, чьи модели «магически ломаются» при переходе в прод — читать обязательно.

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/1011810/

#Kubernetes #MLOps #ML_pipeline #KServe #TFX #DVC #HPA #Prometheus #Grafana #DevOps

Как вырасти в ML? Что меняется, когда повышается ответственность

Про рост в ML часто говорят как про набор навыков: продакшен, инфраструктура, MLOps, ещё несколько технологий. Кажется, этого достаточно для следующего шага в карьере. Но на практике важнее не стек, а подход: как вы влияете на продукт, качество и надёжность ML-систем . В историях выпускников курса «Практическая ML-инженерия» разбираем: — Почему для Senior AI Engineer одного backend-опыта мало — Как перестать быть «человеком с ноутбуком» и начать влиять на продукт — Чем ML/AI полезны тимлиду по автоматизации (RPA + AI) в США?

https://habr.com/ru/articles/1006902/

#рост_в_ML #ML_engineer #MLOps #production_ML #ML_pipeline #разработка_MLсервисов #карьерный_рост_в_Data_Science #архитектура_ML_систем #жизненный_цикл_ML_продукта