🖥Бэкенд для ML-проектов: от архитектуры до подводных камней
Если вы работаете с машинным обучением в реальных продуктах, то знаете: 🔹 обучить модель — это только начало 🔹 внедрить её в стабильный продакшен — совсем другая задача
В статье разбираем: ➡️ как обрабатывать фичи в реальном времени ➡️ как версионировать данные и модели ➡️ как избежать рассинхрона между тренировкой и inference ➡️ что тормозит ML-системы в бою — и как это предсказуемо
🖥Бэкенд для ML-проектов: от архитектуры до подводных камней
Если вы работаете с машинным обучением в реальных продуктах, то знаете: 🔹 обучить модель — это только начало 🔹 внедрить её в стабильный продакшен — совсем другая задача
В статье разбираем: ➡️ как обрабатывать фичи в реальном времени ➡️ как версионировать данные и модели ➡️ как избежать рассинхрона между тренировкой и inference ➡️ что тормозит ML-системы в бою — и как это предсказуемо
