← все темы
MLOps — полный жизненный цикл ML (data→train→deploy→monitor→retrain)
mlops-lifecycle
🎴 Пройти квиз9 вопросов
-
junior theory Представьте, что ваша модель в production начала давать некорректные прогнозы. Какие 3 шага вы бы предприняли для диагностики проблемы, учитывая этапы жизненно…
-
junior theory Какой минимальный набор инструментов вы бы внедрили на этапе 'deploy', чтобы обеспечить устойчивость системы при сбое модели? Объясните, как каждый инструмент …
-
senior theory Как вы бы спроектировали систему автоматического запуска переобучения (retraining pipeline) для модели, работающей в production с высокой частотой обновления д…
-
senior theory Представьте, что ваша система в production сталкивается с резким увеличением объема входных данных. Как вы бы спроектировали масштабируемую архитектуру для эта…
-
senior theory Как вы бы протестировали pipeline 'train → deploy' в production, чтобы убедиться, что модель не теряет точность при переходе из dev-среды в production? Опишите…
-
senior theory Как вы бы спроектировали систему для автоматического rollback модели в production, если после deployment она начинает давать некорректные прогнозы? Опишите, ка…
-
middle theory Представьте, что вы внедряете систему мониторинга для модели с высокоразмерным выходом (например, генеративной модели). Какие 3 ключевых аспекта вы бы учитывал…
-
middle theory Как вы бы спроектировали систему автоматического переключения между версиями моделей в production, если новая версия начинает показывать ухудшение метрик на те…
-
middle theory Как вы бы обработали сценарий, когда данные в production содержат аномалии, которые не были учтены при обучении модели, но не нарушают формат входных данных? К…