MLOps с нуля: как довести модель до продакшна

Соберёте продакшн ML-пайплайн: обучение и деплой модели, CI/CD, мониторинг и алерты, катбуст в проде и A/B-тест. Финальный проект — полноценный ML-сервис (API + автообновление модели). Плюс профессиональные блоки: Data & Model Versioning (DVC, MLflow), автоматизация с GitHub Actions, feature store, мониторинг деградации качества, cost-aware retraining, тестирование моделей и guardrails для продакшена. Отдельный модуль по Kubernetes и Kubeflow для масштабируемых workflow.

Чему вы научитесь

• Проектировать end-to-end ML-пайплайны под реальные задачи бизнеса
• Версионировать данные, модели и пайплайны (DVC, MLflow, Git)
• Поднимать CI/CD для моделей: автотренировка, автотесты, автодеплой
• Автоматизировать пайплайны с GitHub Actions, Prefect или Airflow
• Интегрировать feature store и обновлять фичи в проде
• Деплоить модели как API (FastAPI, BentoML) с автообновлением
• Настраивать мониторинг: метрики качества, задержки, алерты SLA
• Выявлять деградацию модели (data drift, concept drift, QoS)
• Организовывать A/B-тестирование моделей и катбустов
• Учитывать стоимость инференса и переобучения (cost-aware retraining)

О курсе

Этот курс — про инженерную сборку ML-систем под продакшн. Мы идём от локального обучения модели до полной MLOps-цепочки: версионирование данных и моделей, CI/CD, мониторинг, A/B-тестирование и автоматическое переобучение. Внутри — не просто «как натренировать и задеплоить», а всё, что критично для реального продакшена: Data &amp; Model Versioning (DVC, MLflow), CI/CD пайплайны, контроль качества (drift, QoS), алерты SLA, катбуст как продакшн-ready решение, cost-aware retraining, feature store, ретраи и таймауты, guardrails, explainability и устойчивость. Отдельный модуль по Kubernetes и Kubeflow раскрывает продвинутую оркестрацию, параллельные пайплайны и наблюдаемость всего цикла. Ничего лишнего: каждое занятие заканчивается артефактом — скрипт обучения, пайплайн CI, модельный эндпоинт, метрики или дашборд. Все проекты запускаются «из коробки» — достаточно <code>git clone</code>, <code>docker-compose up</code> и ключей от API (если нужно). <h3><strong>Итог курса</strong></h3> На выходе собрана и работает связная ML-система «Shoply Forecast»: пайплайн обучения, автоматический деплой модели в API, версионирование, мониторинг качества и алерты, A/B-тестирование, катбуст в проде и ретрейнинг по расписанию. Всё оформлено в GitHub-портфолио и готово к продакшн-эксплуатации.

Вы также можете задать любой вопрос по курсу у поддержки t.me/mentorix_support

Для кого этот курс

Разработчики Python/Backend, которым нужно стабильно работающая ML-модель в проде, а не Jupyter-демка.

ML/DS-специалисты, кто хочет перейти от ноутбуков к автоматизированным ML-пайплайнам, CI/CD и мониторингу.

Data-инженеры, осваивающие продакшн-инфраструктуру под модели: хранение данных, оркестрация, алерты.

Продуктовые аналитики, кому важен быстрый цикл: эксперимент → модель → A/B → метрики → релиз.

Техпредприниматели и фаундеры, кому нужно внедрить ML как часть продукта: прогноз, скоринг, персонализация.

Команды, готовящиеся к MLOps-реорганизации: прототип → автоматизация → эксплуатация и масштабирование.

Все, кто устал от моделей «в стол», и хочет наконец выстроить жизненный цикл: от данных до продакшна и алертов.

Начальные требования

Python 3.10+ и уверенная работа в терминале: pip, виртуальное окружение

Базовый Git: клонирование репозиториев, коммиты и работа с ветками

Понимание форматов JSON/YAML и простые HTTP-запросы (GET/POST)

Желательно: базовые навыки работы с pandas и scikit-learn (загрузка данных, обучение модели); если нет — разберёмся по ходу

Опыт работы с Docker — желательно, особенно для финального модуля (деплой и CI/CD)

ОС: Windows/macOS/Linux — всё кроссплатформенно

Не требуется GPU и глубокое знание ML — курс про инфраструктуру, автоматизацию и эксплуатацию моделей

Программа курса

Модулей: 8, уроков: 40. Задачи с кодом проверяются автоматически.

1. Введение в MLOps и жизненный цикл модели

   • Зачем нужен MLOps бизнесу
   • Жизненный цикл ML-модели
   • Основные роли и ответственности
   • Обзор инструментов экосистемы
   • Первые шаги в организации процесса

2. Управление данными и версионирование

   • Качество данных и его метрики
   • Каталоги данных и датасетов
   • Версионирование данных
   • Data Lineage и воспроизводимость
   • Шаблоны хранения фичей

3. Автоматизация обучения и экспериментов

   • Пайплайны обучения моделей
   • Отслеживание экспериментов
   • Управление гиперпараметрами
   • Оптимизация затрат вычислений
   • Каталог моделей

4. CI/CD для ML-моделей

   • Тестирование данных и кода
   • Сборка контейнеров для инференса
   • Инфраструктура как код
   • Автоматизация релизов моделей
   • Роллбэки и стратегии деплоя

5. Командные процессы и управление проектами MLOps

   • Организация ролей в ML-команде
   • Качество и код-ревью в ML-проектах
   • Kanban и Scrum для MLOps
   • Отчётность и метрики эффективности
   • Планирование развития платформы

6. Развертывание и сервисы инференса

   • Батч-обработка моделей
   • Онлайн-сервинг с минимальной задержкой
   • Edge-развертывание
   • A/B-тестирование моделей
   • Управление версиями API

7. Мониторинг качества и деградации моделей

   • Дрейф данных и концепций
   • Метрики производительности сервиса
   • Латентная деградация качества
   • Проактивный алертинг и SLA
   • Пост-инцидентный анализ

8. Обеспечение надёжности и масштабирования

   • Горизонтальное и вертикальное масштабирование
   • Высокая доступность сервиса инференса
   • Кэширование и отказоустойчивость
   • Оптимизация ресурсов GPU
   • Безопасные обновления в продакшн

Стоимость курса: 14990 ₽

Открыть курс на Mentorix · Все курсы