Складчина Каталог
Мои курсы

Курсы по MLOps и деплою моделей

Про то, что происходит с моделью после обучения — как довести её до реальной работы в проекте, а не оставить экспериментом.

Обученная модель сама по себе бесполезна, если её нельзя встроить в реальный продукт — MLOps закрывает именно этот разрыв: упаковку модели, развёртывание на сервере, мониторинг качества работы со временем и процесс обновления, когда модель устаревает.

Курсы разбирают инфраструктурную часть работы с моделями — это направление ближе к разработке и системному администрированию, чем к самому машинному обучению, и предполагает соответствующую техническую базу.

В каталоге
14 курсов
Доступно сейчас
5
На стадии сбора
9
Стоимость участия
от 196 ₽

Данные каталога обновлены 21 июля 2026 г.

Здесь важнее инфраструктура, чем построение самой модели

  1. Требуемый технический бэкграунд

    Уточните, предполагает ли курс уже опыт в разработке или системном администрировании, а не только в машинном обучении.

  2. Используемые инструменты

    MLOps опирается на конкретные технологии для развёртывания и мониторинга, проверьте, какие именно разбирает программа.

  3. Масштаб проектов в примерах

    Небольшой личный проект и продакшн-система крупной компании требуют разного уровня инфраструктуры, уточните фокус курса.

Курсы в каталоге

Найдено: 14
SmartData. Data + AI: от источника данных до работающих моделей Предзаказ
5 973 ₽ 20 000 ₽ −70%
Оплатили 11

SmartData. Data + AI: от источника данных до работающих моделей

JUG Ru Group
MLOps для разработки и мониторинга моделей Предзаказ
10 244 ₽ 140 000 ₽ −93%
Оплатили 23

MLOps для разработки и мониторинга моделей

Яндекс Практикум
Инфраструктура ИИ NVIDIA и подготовка к NCA-AIIO Предзаказ
1 500 ₽
Оплатили 4

Инфраструктура ИИ NVIDIA и подготовка к NCA-AIIO

Ashish Prajapati
Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя Можно купить
196 ₽ 1 700 ₽ −88%
Оплатили 26

Полное руководство по инфраструктуре ИИ: от нуля до героя

Udemy
Машинное обучение с помощью ClearML и Pytorch Lightning Можно купить
256 ₽ 2 150 ₽ −88%
Оплатили 12

Машинное обучение с помощью ClearML и Pytorch Lightning

Александр Миленькин
ML Design: основы проектирования систем машинного обучения Предзаказ
2 581 ₽ 130 000 ₽ −98%
Оплатили 53

ML Design: основы проектирования систем машинного обучения

Валерий Бабушкин
Квантование для моделей GenAI Можно купить
300 ₽
Оплатили 6

Квантование для моделей GenAI

Udemy
MLOps: Разработка и внедрение ML-решений Предзаказ
2 764 ₽ 54 000 ₽ −95%
Оплатили 19

MLOps: Разработка и внедрение ML-решений

Ермилов Дмитрий
Инженер машинного обучения Предзаказ
4 006 ₽ 130 000 ₽ −97%
Оплатили 34

Инженер машинного обучения

Яндекс Практикум
Машинное обучение. Часть 3/5 Можно купить
272 ₽ 9 600 ₽ −97%
Оплатили 82

Машинное обучение. Часть 3/5

GeekBrains
Как работает складчина
  1. Выберите материал

    Сравните программу, автора, отзывы и размер взноса в карточке.

  2. Проверьте статус

    Готовый курс можно приобрести. В предзаказ можно записаться и дождаться уведомления о старте.

  3. Внесите свою долю

    Перед оплатой проверьте актуальную сумму: взнос в предзаказе может измениться.

  4. Получите доступ

    После подтверждения оплаты следуйте инструкции из письма. Если нужна помощь, обратитесь в поддержку.

Подробнее об участии и получении материалов →

Авторы курсов: MLOps и деплой моделей

Школы и платформы

Другие направления подкатегории

Частые вопросы

MLOps — это то же самое, что DevOps?

Похожая идея, но применённая к моделям машинного обучения — добавляется специфика вроде отслеживания качества модели со временем, а не только код приложения.

Нужен ли опыт разработки перед изучением MLOps?

Да, это более техническое направление, предполагающее знакомство с разработкой и инфраструктурой, а не только с построением моделей.

Зачем нужен мониторинг модели после развёртывания?

Качество модели может со временем снижаться из-за изменения данных в реальном мире, мониторинг помогает вовремя заметить это и обновить модель.