3М+ читателей ждут вашу рекламу. Разместитесь! 🚀
Support us

Как выбрать платформу для MLOps: сравнение, советы и лучшие инструменты

Какую платформу выбрать для MLOps, чтобы ускорить запуск моделей и наладить работу в команде? Coursera опубликовала подробный гайд по MLOps-инструментам, а мы перевели и адаптировали его для вас. В этом материале — основные принципы MLOps, разбор популярных платформ и советы, как выбрать подходящую именно вам.

Оставить комментарий
Как выбрать платформу для MLOps: сравнение, советы и лучшие инструменты

Какую платформу выбрать для MLOps, чтобы ускорить запуск моделей и наладить работу в команде? Coursera опубликовала подробный гайд по MLOps-инструментам, а мы перевели и адаптировали его для вас. В этом материале — основные принципы MLOps, разбор популярных платформ и советы, как выбрать подходящую именно вам.

Примечание Adviser

В статье есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).

При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.

Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.

Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.

Содержание

Что такое MLOps и зачем он нужен

Если вы работаете с машинным обучением — разрабатываете модели, запускаете в прод или следите за качеством данных, — вы наверняка сталкивались с трудностями: где хранить версии моделей, как отслеживать эксперименты, как не потерять результат при обновлении кода.

Вот тут и начинается история про MLOps — набор практик и инструментов, который помогает командам автоматизировать, отслеживать и масштабировать процессы машинного обучения. И всё это на стыке DevOps, аналитики, и продакшн-инженерии.

Вот что даёт внедрение MLOps:

  • Автоматизация и непрерывность: вы можете выстроить CI/CD-пайплайны для моделей, чтобы всё обновлялось и тестировалось автоматически. Это ускоряет эксперименты, снижает количество ошибок и даёт быструю обратную связь.

  • Коллаборация: модели, данные и код больше не изолированы — MLOps объединяет data scientists, ML-инженеров и разработчиков в единую команду.

  • Версионирование: не только кода, но и данных, метрик и артефактов моделей. Это делает ML-проекты воспроизводимыми и устойчивыми.

  • Мониторинг: можно отслеживать точность предсказаний, дрифт данных, производительность — и вовремя реагировать.

  • Гибкость и контроль: платформы дают возможности для аудита, интерпретации моделей и соблюдения стандартов (в том числе этических).

Для тех, кто только начинает погружение в тему, подойдёт специализация Machine Learning от Стэнфорда на Coursera — она объясняет базу понятным языком и даёт реальные навыки, чтобы стартовать в AI.

Какие инструменты MLOps бывают

Платформы для MLOps — это целые экосистемы, которые могут включать:

  • хранение и версионирование данных: Pachyderm, LakeFS

  • фичерсторы: Feast, Featureform

  • оптимизацию гиперпараметров: Optuna, SigOpt

  • мониторинг моделей: Evidently AI, Fiddler AI

  • оркестрацию пайплайнов: Flyte, Mage AI

  • диплой и inference: Hugging Face Inference Endpoints, BentoML

Некоторые платформы предлагают решение «всё-в-одном», другие — решают отдельные задачи. Например, вы можете использовать AWS SageMaker Ground Truth для разметки данных, а Comet ML или Aimstack — для отслеживания экспериментов.

Как выбрать платформу для вашей команды

Рост интереса к AI породил десятки решений — в 2025 году мировой рынок ML достигнет $105 млрд, а к 2031 может перевалить за $560 млрд (по данным Statista). Всё это означает: без MLOps не обойтись, но и подходить к выбору стоит осознанно.

Вот на что стоит обратить внимание:

  • Совместимость с текущим стеком. Например, Amazon SageMaker — идеален, если вы уже в AWS, а MLflow отлично работает в Python-среде.

  • Уровень опыта команды. Kubeflow мощный, но требует понимания Kubernetes. А вот Metaflow проще в освоении и подойдёт data science-командам, делающим первые шаги в MLOps.

  • Открытый или коммерческий софт. Open source решения (например, MLflow) гибкие, но требуют больше ручного управления. Коммерческие, как Azure ML, предлагают безопасность и техподдержку — но стоят дороже.

  • Активность сообщества. У open source-платформ часто есть комьюнити, которые делятся best practices и лайфхаками.

  • Поддержка со стороны вендора. Если вы выбираете платное решение, проверьте наличие SLA и частоту обновлений — это важно для стабильной работы.

Популярные MLOps-платформы

Вот краткий гайд по шести ключевым платформам.

1. Amazon SageMaker

Полноценная среда для ML от AWS. Упрощает обучение, развёртывание и масштабирование моделей без необходимости создавать инфраструктуру с нуля. Поддерживает работу с SQL, generative AI, Responsible AI и аналитикой на Apache Iceberg.

2. Kubeflow

Kubernetes-центричная платформа с гибкой архитектурой. Позволяет запускать эксперименты, отслеживать версии, строить пайплайны и масштабировать обучение с TensorFlow, PyTorch и JAX. Отличный вариант, если вы работаете в облаке или on-prem.

3. Metaflow

Разработка Netflix. Простая в использовании библиотека на Python, идеально подходит для сложных data science-проектов. Есть интеграции с Airflow, Kubernetes, AWS Batch. Поддерживает автоматическое версионирование и работу с дата-лейками.

4. MLflow

Открытая платформа с четырьмя модулями: отслеживание экспериментов, управление проектами, модели и реестр. Подходит для стандартизации процессов между командами. Можно использовать с разными библиотеками и в любом облаке.

5. Azure ML

Корпоративная платформа от Microsoft. Поддерживает совместную работу, создание LLM-промтов и генеративного AI, интеграцию с Synapse, SQL, REST API и безопасность через Azure VNet и Key Vault.

6. Databricks

«Озеро + склад» в одном флаконе. Включает инструменты для поиска данных на естественном языке, Auto Loader, MLflow и работу с LLM. Идеально, если нужно выстроить сквозную ML-инфраструктуру с централизованным управлением.

Где применяются навыки MLOps

Если вы думаете, что MLOps — это только про инженеров, вы удивитесь. Вот какие профессии уже активно используют MLOps:

  • Data scientist (средняя зарплата в США — $113 815) — создаёт и обучает модели.

  • ML engineer — отвечает за продакшн и MLOps-инфраструктуру (доход — $119 514).

  • ML architect — проектирует архитектуру моделей и системы под них (доход — $135 592).

  • QA developer — тестирует ML-системы и улучшает их (доход — $79 824).

Хотите развить практические навыки? Обратите внимание на IBM Machine Learning Professional Certificate — он помогает освоить все этапы ML и выйти на рынок труда. Или IBM AI Engineering Professional Certificate — если хотите углубиться в нейросети, генеративный AI и архитектуру LLM.

Платформы для MLOps помогают привести в порядок хаос вокруг ML — от экспериментов до продакшна. Главное — выбрать решение, подходящее именно вашей команде: по уровню подготовки, инфраструктуре и задачам. И если вы только начинаете — не бойтесь. MLOps не про сложность, а про удобство и стабильность.

TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число курсов. Идеально, если готовы серьезно инвестировать время в свое развитие.

Реальные ML-модели не живут без MLOps. Вот курсы которые помогут разобраться и войти в профессию
Реальные ML-модели не живут без MLOps. Вот курсы, которые помогут разобраться и войти в профессию
По теме
Реальные ML-модели не живут без MLOps. Вот курсы, которые помогут разобраться и войти в профессию
«Кажется ML — это не моё». Рассказываем как попасть в Data индустрию без нейросетей
«Кажется, ML — это не моё». Рассказываем, как попасть в Data индустрию без нейросетей
По теме
«Кажется, ML — это не моё». Рассказываем, как попасть в Data индустрию без нейросетей
Читайте также
8 онлайн-курсов и интенсивов для Product Manager (февраль, 2024)
8 онлайн-курсов и интенсивов для Product Manager (февраль, 2024)
8 онлайн-курсов и интенсивов для Product Manager (февраль, 2024)
Собрали проверенные онлайн-курсы и интенсивы для Product Manager. В этой подборке: курсы от действующего PM в Microsoft, актуальная специализация по управлению продуктами в сфере AI, курсы для начинающих специалистов и лайфхаки как проходить собеседования на позицию продакта.
3 комментария
Как очистить и ускорить Mac? Топ приложений для оптимизации macOS со скидками (февраль 2025)
Как очистить и ускорить Mac? Топ приложений для оптимизации macOS со скидками (февраль 2025)
Как очистить и ускорить Mac? Топ приложений для оптимизации macOS со скидками (февраль 2025)
Чем просканировать накопившийся за время работы мусор на диске вашего в Мака и навести порядок? Рассказываем о 7 платных приложениях для очистки macOS. Мы не называем их самыми лучшими — просто советуем обратить внимание.
9 комментариев
11 лучших сертификаций Coursera, чтобы освоить новую специальность (август, 2023)
11 лучших сертификаций Coursera, чтобы освоить новую специальность (август, 2023)
11 лучших сертификаций Coursera, чтобы освоить новую специальность (август, 2023)
Проанализировали Coursera в поисках лучших профессиональных программ на 2023 год, прохождение которых позволит получить востребованную специальность. Рассказываем, на какие направления обратить внимание и как сертификация Coursera помогает изменить вашу карьеру.
1 комментарий
12 онлайн-курсов по языку Java для новичков и профессионалов (август, 2023)
12 онлайн-курсов по языку Java для новичков и профессионалов (август, 2023)
12 онлайн-курсов по языку Java для новичков и профессионалов (август, 2023)
Java по-прежнему входит в список самых популярных языков программирования. Вместе с Digitaldefynd мы составили список курсов по Java, которые подойдут как новичкам, так и людям с опытом программирования, чтобы освоить этот востребованный язык.
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.