2.2 KiB
2.2 KiB
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
- Умение обучить и честно оценить модель из модуля 6
- Базовое понимание статистических распределений из модуля 3
Уроки
- Experiment tracking, artifacts, lineage и model registry
- Data/concept drift, observability и delayed labels
- CI/CD/CT, canary, shadow, rollback и governance
Термины модуля: глоссарий.
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— Учёт экспериментовassignments/02_drift.md— Мониторинг сдвигаassignments/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.