Как происходит деплой моделей машинного обучения? Какие есть этапы, в чём может быть проблема?

Деплой модели включает упаковку артефакта и preprocessing, проверку качества и совместимости, запуск inference-сервиса, контролируемый rollout и мониторинг. Версия модели должна быть связана с данными и кодом обработки.

Проверяют схему признаков, зависимости, доступную память, CPU/GPU и задержку на реальной нагрузке. Затем используют shadow/canary либо другой постепенный запуск с понятным откатом. Проблемы часто вызваны не весами, а различием preprocessing, отсутствием признаков, холодным стартом и training-serving skew. После выпуска отслеживают технические ошибки, drift и качество по поступающим меткам. Возможность быстро вернуть предыдущий совместимый комплект важнее одного файла модели.