Построим MLOps в вашей инфраструктуре

MLOps под ключ: от эксперимента до стабильного продакшена

CI/CD для ML, Model Registry, мониторинг дрейфа и качества, безопасные релизы (A/B, Canary). Kubernetes/VM/Docker — выбираем под вашу реальность.

Получить консультацию Посмотреть что включено Пример архитектуры

Деплой за минуты Контроль версий data/model Дрейф + алерты Безопасность и аудит

Референс-архитектура (пример)

[ Data Sources ] --> [ Ingestion ] --> [ Feature Store ] | | | v v v [ Validation ] --> [ Training Pipeline ] --> [ Model Registry ] | v [ Deployment ] (K8s / VM / Docker + Canary/A/B) | v [ Monitoring & Alerting ] (drift, quality, latency, cost, logs)

Этот лендинг — шаблон. Внедрение делаем под ваш стек: GitHub/GitLab, Argo/Airflow/Prefect, MLflow и т.д.

Почему MLOps нужен прямо сейчас

Частая проблема: модель “в ноутбуке работает”, а в продакшене — нестабильно, без контроля качества и безопасности. Мы превращаем ML в управляемый инженерный процесс.

⚠️Боли продакшена

Ручные выкладки, непредсказуемые релизы, откаты “вручную”, хаос с версиями.

📦Версионирование

Данные/фичи/модели фиксируются, воспроизводимость обучения становится нормой.

🔒Безопасность

Секреты, доступы, аудит, защита пайплайнов и артефактов — без “дыр”.

Что входит

Конструктор возможностей — выбираем под ваш продукт и зрелость команды.

ML CI/CD

Обучение, тесты, сбор артефактов, публикация и деплой по кнопке или по PR.

Model Registry

Единый реестр моделей: версии, метрики, стадии (staging/prod), approvals.

Оркестрация пайплайнов

Airflow/Prefect/Argo Workflows: расписания, ретраи, зависимости, наблюдаемость.

Деплой и релизы

Kubernetes/VM/Docker, Canary/A-B, быстрое выключение и откат без паники.

Мониторинг качества и дрейфа

Дрейф фич/предсказаний, деградация метрик, латентность, стоимость, алерты.

Governance

RBAC, секреты, аудит, контроль доступа к данным и моделям, политика релизов.

Как мы работаем

Прозрачный процесс, который не ломает текущую разработку и инфраструктуру.

Аудит Понимаем данные, пайплайн, риски, SLA и точки контроля качества.

Архитектура Проектируем целевую схему: где живут модели, как релизятся, кто и что утверждает.

Внедрение Поднимаем инфраструктуру, CI/CD, registry, мониторинг, документацию.

Запуск и обучение Запускаем, настраиваем алерты, обучаем команду, оставляем playbooks.

Пакеты

Можно начать с базового и расширять по мере зрелости продукта.

Start

MVP MLOps

Базовый CI/CD
Деплой модели (1 сервис)
Логи + метрики

Оставить заявку

Pro

Production

Registry + версии
Canary/A-B релизы
Drift + алерты
Документация + обучение

Получить план внедрения

Enterprise

Governance

RBAC + аудит
Мульти-команды
SLA/SLO, cost control

Оставить заявку

FAQ

Коротко отвечаем на частые вопросы.

Сколько времени занимает внедрение?

MVP обычно можно поднять за 1–3 недели, продовый контур — за 4–8 недель, зависит от зрелости и требований.

Можно без Kubernetes?

Да. Деплой возможен на VM/Docker. Kubernetes даёт масштабирование и стандартизацию, но не обязателен.

Какие инструменты используете?

Подбираем под ваш стек: GitHub/GitLab, Argo/Airflow/Prefect, MLflow, Prometheus/Grafana и др.

Что с безопасностью?

Секреты, доступы, аудит, политика релизов, защита артефактов и пайплайнов — закладываем сразу.

Связаться

Оставьте контакты — мы отправим референс-архитектуру и план внедрения.

Что мы спросим на первом созвоне

1) Данные

Источники, качество, частота обновления, требования к хранению.

2) Продакшен

SLA/SLO, нагрузка, латентность, масштабирование, стоимость.

3) Риски

Безопасность, аудит, регуляторика, критичность ошибок модели.