Занимался ли деплоем моделей в Продакшн

Да, занимался. Деплоил модели через Flask/Django для REST API, использовал FastAPI для высоконагруженных сервисов. Для ML-пайплайнов — Airflow. Контейнеризация через Docker, оркестрация Kubernetes (если масштабирование нужно). Интегрировал с CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI).

Пример FastAPI для модели:

from fastapi import FastAPI
import pickle

app = FastAPI()
model = pickle.load(open("model.pkl", "rb"))

@app.post("/predict")
def predict(data: dict):
    return {"prediction": model.predict([data["features"]])[0]}

Для батч-обработки использовал Apache Spark. Мониторинг — Prometheus + Grafana, логи — ELK.