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: 0
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.