# Модуль 16. MLOps, мониторинг и жизненный цикл

Плановый срок: **недели 39–40**.

## Цели

- версионировать данные, код, параметры и модели
- мониторить качество, drift и технические показатели
- проектировать переобучение и безопасный rollout

## Предварительные требования

- [ML Engineering: сервис, артефакты, registry и CI](../15_ml_engineering/README.md)
- Умение обучить и честно оценить модель из [модуля 6](../06_classical_ml/README.md)
- Базовое понимание статистических распределений из [модуля 3](../03_probability_statistics/README.md)

## Уроки

1. [Experiment tracking, artifacts, lineage и model registry](notes/01_artifacts_lineage_versioning.md)
2. [Data/concept drift, observability и delayed labels](notes/02_drift_observability_delayed_labels.md)
3. [CI/CD/CT, canary, shadow, rollback и governance](notes/03_cicd_ct_rollout_governance.md)

Термины модуля: [глоссарий](notes/glossary.md).

Для каждого урока: прочитайте теорию, воспроизведите ключевой пример своими
руками и запишите три тезиса без подсказки. Формулы из этого модуля нужно
уметь связать с кодом и наблюдаемым поведением модели.

## Задания

- [`assignments/01_tracking.md`](assignments/01_tracking.md) — Учёт экспериментов
- [`assignments/02_drift.md`](assignments/02_drift.md) — Мониторинг сдвига
- [`assignments/03_retraining.md`](assignments/03_retraining.md) — Политика переобучения

## Завершение модуля

Модуль завершён, когда все задания удовлетворяют критериям приёмки,
вы можете объяснить основные решения без ноутбука и получили review.