ModelOps: практическое руководство по развёртыванию и мониторингу ML-моделей

ModelOps — это подход к управлению жизненным циклом ML-моделей в продакшене. В отличие от MLOps, он фокусируется именно на этапе эксплуатации: развёртывании, мониторинге производительности и автоматическом переобучении.

В статье приведены практические примеры создания приложений для пакетной и онлайн-оценки с помощью R Shiny и Python Streamlit, а также дашборда для мониторинга в реальном времени. Материал ориентирован на аналитиков и разработчиков, которые уже строят модели и хотят внедрить их в бизнес-процессы.