Выпускал ли модели в production

Да, выпускал модели в production. Основные этапы:

1. Подготовка модели: сериализация (pickle, joblib) или сохранение в ONNX/TensorFlow Serving.
2. Развертывание: Docker + FastAPI/Flask для REST API или интеграция в сервисы (Kafka, Airflow).
3. Мониторинг: логирование метрик (Prometheus, Grafana), трекинг дрейфа данных (Evidently, Alibi Detect).

Пример FastAPI эндпоинта:

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]}

Ключевые сложности:

• Обеспечение низкой задержки (оптимизация через кэш, батчинг).
• A/B-тестирование и постепенный rollout.
• Откат при деградации метрик.

Использовал CI/CD (GitHub Actions) и оркестрацию (Kubernetes).