В каком контексте обычно подготавливается инфраструктура для развертывания приложения

Для развертывания ML-приложений обычно используют:

1. Облачные платформы (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML) - для быстрого развертывания моделей как сервисов
2. Контейнеризацию (Docker) + оркестрацию (Kubernetes) - для воспроизводимости и масштабирования
3. CI/CD пайплайны (GitHub Actions, GitLab CI) - для автоматизации тестирования и деплоя

Пример Dockerfile для ML-сервиса:

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY model.pkl .
COPY app.py .
EXPOSE 5000
CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:5000", "app:app"]

Ключевые аспекты: воспроизводимость окружения, мониторинг, масштабируемость и безопасность.