{"id":359908,"date":"2024-05-21T00:42:21","date_gmt":"2024-05-21T00:42:21","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=359908"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=359908","title":{"rendered":"<span>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 MLOps<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/fda\/5a3\/2e4\/fda5a32e435ab034e4e51a60056cb504.jpg\" width=\"1280\" height=\"698\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fda\/5a3\/2e4\/fda5a32e435ab034e4e51a60056cb504.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p><em>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440!<\/em><\/p>\n<p>MLOps, \u0438\u043b\u0438 Machine Learning Operations, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432. \u041e\u043d\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 MLOps \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b DevOps, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0430, \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0430. MLOps \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c, \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0432\u0447\u0435\u0440\u0430, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0442\u044c \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 MLOps \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435\u043c DevOps. DevOps \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439. \u0421 \u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u044b\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b DevOps \u043d\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c. \u042d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<p>\u0412 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c DevOps \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435, \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0431\u044b \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u043e \u0432 MLOps, \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e. \u0412\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0435\u0451, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<h2>\u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b MLOps<\/h2>\n<h3>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h3>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0438 \u0438\u0445 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<h4>1. \u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 MLOps \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438\u0445 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u043a\u0430\u043a Hadoop Distributed File System (HDFS) \u0438\u043b\u0438 Amazon S3, \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0411\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>: SQL \u0438 NoSQL \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 SQL \u0438 NoSQL \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043a \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Data Lakes, Data Warehouses<\/strong>: Data Lakes \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u0430\u043a Data Warehouses \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043a\u043b\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0443, \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>ETL \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b (Extract, Transform, Load)<\/strong>: \u042d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Apache Spark, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Data Pipelines<\/strong>: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. Apache Airflow &#8212; \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>3. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 MLOps \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>DVC (Data Version Control)<\/strong>: DVC &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434. \u041e\u043d \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 Git \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>MLflow<\/strong>: \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\"># \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f DVC \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435 !dvc init  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f !dvc add data\/my_dataset.csv  # \u041a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 Git !git add data\/my_dataset.csv.dvc !git commit -m \"Add dataset\" <\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 DVC, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 Git. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<h3>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<h4>1. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432<\/strong>: \u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0442.\u0434.) \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043a\u0430\u043a Random Forest, Gradient Boosting \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>: \u042d\u0442\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0442.\u0434. \u0421\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c, \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f One-hot encoding.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Feature Engineering<\/strong>: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445, \u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438<\/strong>: \u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, F1-\u043c\u0435\u0440\u0443, ROC-AUC, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 &#8212; MSE, RMSE, MAE.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>3. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>MLflow<\/strong>: \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>DVC<\/strong>: \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, DVC \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f MLflow \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import mlflow from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_iris  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 data = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3)  # \u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0441 MLflow mlflow.start_run()  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 predictions = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, predictions)  # \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a mlflow.log_param(\"model_type\", \"RandomForest\") mlflow.log_metric(\"accuracy\", acc) mlflow.end_run() <\/code><\/pre>\n<h3>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430<\/h3>\n<h4>1. \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Pipeline<\/strong>: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u0435\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Scikit-learn \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>: \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a GridSearchCV \u0438\u043b\u0438 RandomizedSearchCV \u0432 Scikit-learn, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0414\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a TensorFlow \u0438\u043b\u0438 PyTorch, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a, \u043d\u043e \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong>: \u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u0430, F1-\u043c\u0435\u0440\u0430, AUC-ROC.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/strong>: \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a<\/strong>: \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043d\u043e \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import classification_report  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 data = load_iris() X, y = data.data, data.target  # \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = RandomForestClassifier()  # \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [None, 10, 20, 30]}  # \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train)  # \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 best_model = grid_search.best_estimator_ predictions = best_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, predictions)) <\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 Scikit-learn \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 RandomForest \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 Iris. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u044d\u0442\u0430\u043f \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435.<\/p>\n<h4>1. \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0438 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Docker \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u0441\u0451 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/strong>: \u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c REST API \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Flask \u0434\u043b\u044f Python, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0432\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>CI\/CD \u0432 MLOps<\/strong>: \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435<\/h4>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u0430\u043f \u0438\u0445 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433<\/strong>: \u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0440\u0435\u0439\u0444 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0445\u0443\u0434\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Kubernetes \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 Flask<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from flask import Flask, request, jsonify import pickle import numpy as np  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))  app = Flask(__name__)  @app.route('\/predict', methods=['POST']) def predict():     data = request.get_json(force=True)     prediction = model.predict(np.array([data['features']]))     return jsonify(prediction.tolist())  if __name__ == '__main__':     app.run(host='0.0.0.0', port=5000) <\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Flask, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 POST-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f API \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e.<\/p>\n<h2>\u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e<\/h2>\n<h4>1. \u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0440\u0435\u0439\u0444 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0443\u0445\u0443\u0434\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0414\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u044b<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 Kibana \u0438\u043b\u0438 Grafana.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0414\u0440\u0435\u0439\u0444 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>: \u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong>: \u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0435 KPI, \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h4>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Kubernetes, \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong>: \u0412 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/strong>: \u0420\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0440\u0435\u0439\u0444\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 Prometheus \u0438 Grafana<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from prometheus_client import start_http_server, Summary import random import time  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 REQUEST_TIME = Summary('request_processing_seconds', 'Time spent processing request')  @REQUEST_TIME.time() def process_request(t):     \"\"\"\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\"\"\"     time.sleep(t)  if __name__ == '__main__':     # \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a     start_http_server(8000)     while True:         process_request(random.uniform(0.1, 0.5)) <\/code><\/pre>\n<h2>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u041f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f MLOps<\/h2>\n<p>MLOps \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u043c \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. <\/p>\n<h4>1. Open-Source \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>MLflow<\/strong>: \u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c ML-\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0435\u0441\u0442\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Kubeflow<\/strong>: \u0421\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 Kubernetes, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432, \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Apache Airflow<\/strong>: \u041f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0428\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 ETL \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 ML.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>DVC (Data Version Control)<\/strong>: \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0441 Git, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u041a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u041f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>AWS SageMaker<\/strong>: \u041e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0442 Amazon \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Azure Machine Learning<\/strong>: \u041e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u0430\u044f \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431\u0430 \u043e\u0442 Microsoft, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Google Cloud AI Platform<\/strong>: \u041f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043e\u0442 Google, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0423\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>: MLflow \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f \u0434\u043b\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0412 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0442\u0438\u043f\u0430 AWS SageMaker, Azure ML \u0438 Google Cloud AI Platform \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043f\u0435\u0446\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: Kubeflow \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 Kubernetes, \u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 ML \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b. Apache Airflow \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: DVC \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0438\u0449\u0435\u0442 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u044f\u0441\u044c \u0441 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 Git-\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f MLflow \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f ML \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import mlflow import mlflow.sklearn  # \u0417\u0430\u043f  \u0443\u0441\u043a \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 MLflow mlflow.start_run()  # \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 mlflow.log_param(\"param_name\", \"value\") mlflow.log_metric(\"metric_name\", 0.95)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 # model = train_model(...)  # \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 mlflow.sklearn.log_model(sk_model=model, artifact_path=\"sklearn-model\")  mlflow.end_run() <\/code><\/pre>\n<h2>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n<h4>1. \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430<\/h4>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432 MLOps \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447 \u043a \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u0440\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a\u0430\u043a Apache Airflow \u0438\u043b\u0438 Kubeflow Pipelines \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Kubernetes \u0434\u043b\u044f \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Git \u0438 DVC, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u043a\u0430\u0442 \u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>3. \u0411\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0411\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u044b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043e\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432<\/strong>: \u041a\u0430\u043a GDPR \u0438\u043b\u0438 HIPAA, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>4. \u041d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0430 (CI\/CD)<\/h4>\n<p>CI\/CD \u0432 MLOps \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u0431\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 CI\/CD \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Jenkins, GitLab CI \u0438\u043b\u0438 GitHub Actions, \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f<\/strong>: \u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 KPI \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0435\u0451 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f CI\/CD \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"yaml\"># \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 .gitlab-ci.yml \u0434\u043b\u044f GitLab CI\/CD stages:   - test   - deploy  test_model:   stage: test   script:     - echo \"\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\"     # \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430  deploy_model:   stage: deploy   script:     - echo \"\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\" <\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 CI\/CD \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u0432 GitLab, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 <\/h2>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 (CNN). <\/p>\n<h4>1. \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0438 \u043e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 # data = load_data()   # \u0414\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.images, data.labels, test_size=0.2)  # \u0410\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.\/255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest') <\/code><\/pre>\n<h4>2. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense  model = Sequential([     Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),     MaxPooling2D(2, 2),     Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),     MaxPooling2D(2, 2),     Flatten(),     Dense(512, activation='relu'),     Dense(1, activation='sigmoid') ])  model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(train_datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=20), epochs=10) <\/code><\/pre>\n<h4>3. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c DVC \u0438 Git \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\"># \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f DVC \u0438 Git git init dvc init  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 DVC dvc add data\/dataset dvc add models\/cnn_model.h5  # \u041a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 git add . git commit -m \"Initial commit with model and data\" <\/code><\/pre>\n<h4>4. \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print(f\"\u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: {accuracy}\") <\/code><\/pre>\n<h4>5. \u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Flask \u0438 Docker:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Flask app \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 from flask import Flask, request, jsonify  app = Flask(__name__)  @app.route('\/predict', methods=['POST']) def predict():     # \u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438     pass  if __name__ == '__main__':     app.run(debug=True) <\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c <code>Dockerfile<\/code> \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code>FROM python:3.8 COPY . \/app WORKDIR \/app RUN pip install -r requirements.txt EXPOSE 5000 CMD [\"python\", \"app.py\"] <\/code><\/pre>\n<h4>6. \u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c Prometheus \u0438 Grafana \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from prometheus_client import start_http_server, Counter  # \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441  \u043e\u0432 REQUEST_COUNTER = Counter('requests_total', 'Total number of requests')  @app.route('\/predict', methods=['POST']) def predict():     REQUEST_COUNTER.inc()     # \u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438     pass <\/code><\/pre>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b MLOps \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438 \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u0443\u044e \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u043a \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/otus.pw\/hzA7\/\">\u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u043a \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 MLOps<\/a> \u043e\u0442 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433 \u0438\u0437 OTUS. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e <a href=\"https:\/\/otus.pw\/hzA7\/\">\u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/773320\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/773320\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p><em>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440!<\/em><\/p>\n<p>MLOps, \u0438\u043b\u0438 Machine Learning Operations, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432. \u041e\u043d\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 MLOps \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b DevOps, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0430, \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0430. MLOps \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c, \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0432\u0447\u0435\u0440\u0430, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0442\u044c \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 MLOps \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435\u043c DevOps. DevOps \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439. \u0421 \u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u044b\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b DevOps \u043d\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c. \u042d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<p>\u0412 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c DevOps \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435, \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0431\u044b \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u043e \u0432 MLOps, \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e. \u0412\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0435\u0451, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<h2>\u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b MLOps<\/h2>\n<h3>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h3>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0438 \u0438\u0445 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<h4>1. \u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 MLOps \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438\u0445 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u043a\u0430\u043a Hadoop Distributed File System (HDFS) \u0438\u043b\u0438 Amazon S3, \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0411\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>: SQL \u0438 NoSQL \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 SQL \u0438 NoSQL \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043a \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Data Lakes, Data Warehouses<\/strong>: Data Lakes \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u0430\u043a Data Warehouses \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043a\u043b\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0443, \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>ETL \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b (Extract, Transform, Load)<\/strong>: \u042d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Apache Spark, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Data Pipelines<\/strong>: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. Apache Airflow &#8212; \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>3. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 MLOps \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>DVC (Data Version Control)<\/strong>: DVC &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434. \u041e\u043d \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 Git \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>MLflow<\/strong>: \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\"># \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f DVC \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435 !dvc init  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f !dvc add data\/my_dataset.csv  # \u041a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 Git !git add data\/my_dataset.csv.dvc !git commit -m \"Add dataset\" <\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 DVC, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 Git. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<h3>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<h4>1. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432<\/strong>: \u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0442.\u0434.) \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043a\u0430\u043a Random Forest, Gradient Boosting \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>: \u042d\u0442\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0442.\u0434. \u0421\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c, \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f One-hot encoding.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Feature Engineering<\/strong>: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445, \u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438<\/strong>: \u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, F1-\u043c\u0435\u0440\u0443, ROC-AUC, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 &#8212; MSE, RMSE, MAE.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>3. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>MLflow<\/strong>: \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>DVC<\/strong>: \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, DVC \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f MLflow \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import mlflow from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_iris  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 data = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3)  # \u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0441 MLflow mlflow.start_run()  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 predictions = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, predictions)  # \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a mlflow.log_param(\"model_type\", \"RandomForest\") mlflow.log_metric(\"accuracy\", acc) mlflow.end_run() <\/code><\/pre>\n<h3>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430<\/h3>\n<h4>1. \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Pipeline<\/strong>: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u0435\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Scikit-learn \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>: \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a GridSearchCV \u0438\u043b\u0438 RandomizedSearchCV \u0432 Scikit-learn, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0414\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a TensorFlow \u0438\u043b\u0438 PyTorch, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a, \u043d\u043e \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong>: \u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u0430, F1-\u043c\u0435\u0440\u0430, AUC-ROC.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/strong>: \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a<\/strong>: \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043d\u043e \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import classification_report  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 data = load_iris() X, y = data.data, data.target  # \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = RandomForestClassifier()  # \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [None, 10, 20, 30]}  # \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train)  # \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 best_model = grid_search.best_estimator_ predictions = best_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, predictions)) <\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 Scikit-learn \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 RandomForest \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 Iris. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u044d\u0442\u0430\u043f \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435.<\/p>\n<h4>1. \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0438 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Docker \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u0441\u0451 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/strong>: \u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-359908","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/359908","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=359908"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/359908\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=359908"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=359908"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=359908"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}