Какой опыт MLOps

Имею опыт развертывания ML-моделей в production с использованием Docker, Kubernetes и облачных платформ (AWS SageMaker, GCP Vertex AI).

Работал с:

• CI/CD для ML (GitHub Actions, Airflow)
• мониторингом моделей (Prometheus, Grafana, Evidently)
• версионированием данных и моделей (DVC, MLflow)
• оркестрацией пайплайнов (Kubeflow, Metaflow)

Пример деплоя FastAPI-сервиса:

from fastapi import FastAPI
import joblib

app = FastAPI()
model = joblib.load("model.pkl")

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

Деплой через Docker:

FROM python:3.9
COPY . /app
RUN pip install fastapi uvicorn scikit-learn
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0"]

Опыт включает A/B-тестирование моделей и автоматизацию retraining.