40 lines
2.3 KiB
Markdown
40 lines
2.3 KiB
Markdown
# Модуль 15. ML Engineering: от модели до сервиса
|
||
|
||
Плановый срок: **недели 36–38**.
|
||
|
||
## Цели
|
||
|
||
- строить тестируемые пайплайны обучения и инференса
|
||
- упаковывать модель в API и контейнер
|
||
- учитывать latency, throughput, версии и безопасность входов
|
||
|
||
## Предварительные требования
|
||
|
||
- [Python и структура пакета](../01_python_numpy/README.md)
|
||
- [Работа с данными](../05_data_and_visualization/README.md)
|
||
- [Классическое машинное обучение и честная оценка](../06_classical_ml/README.md)
|
||
- Для нейросетевых сервисов: [нейронные сети](../09_neural_networks/README.md)
|
||
|
||
## Уроки
|
||
|
||
1. [Структура production-проекта, конфиги, data/model contracts и тесты](notes/01_production_project_contracts_testing.md)
|
||
2. [FastAPI, batch/online inference, Docker, ONNX и оптимизация](notes/02_inference_api_docker_onnx.md)
|
||
3. [Model registry, experiment tracking и CI overview](notes/03_registry_tracking_ci.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_refactor.md`](assignments/01_refactor.md) — Из ноутбука в пакет
|
||
- [`assignments/02_model_api.md`](assignments/02_model_api.md) — API модели
|
||
- [`assignments/03_container.md`](assignments/03_container.md) — Контейнер и нагрузка
|
||
|
||
## Завершение модуля
|
||
|
||
Модуль завершён, когда все задания удовлетворяют критериям приёмки,
|
||
вы можете объяснить основные решения без ноутбука и получили review.
|