🚀Развёртывание ML моделей
Путь модели в production. Контейнеризация: Docker, Kubernetes для масштабирования. Inference серверы: TensorFlow Serving, TorchServe, Triton (Nvidia). API: REST, gRPC. Батч vs online inference. A/B тестирование моделей. Мониторинг: latency, throughput, data drift. Платформы: MLflow, Kubeflow, Vertex AI.
📖6 мин чтения📊Уровень 6🗺️1 подтем📅19 февраля 2026 г.
🗺️ Mind Map
Загрузка карты...
❓Часто задаваемые вопросы
Развёртывание ML моделей — это тема о правилах, механизмах и практиках в своей области. Она помогает понять, как принимаются решения и к каким последствиям они приводят.