Научно-исследовательский семинар "Введение в MLOps"

Магистратура 2025/2026

Статус: Курс по выбору (Искусственный интеллект)

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 2-й курс, 1 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 8

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс посвящён практическим инструментам и подходам MLOps, которые позволяют автоматизировать процесс обучения и эксплуатации моделей машинного обучения. Студенты познакомятся с Docker, Airflow и MLflow, научатся строить пайплайны, логировать эксперименты и организовывать сервинг моделей. Практическая часть курса реализуется на Python. Курс является необходимым для понимания современных промышленных практик в машинном обучении.

Цель освоения дисциплины

1. Уметь разворачивать окружение для MLOps с помощью Docker и docker-compose.
2. Знать архитектуру инструмента Airflow.
3. Уметь строить DAG’и и использовать XCom для передачи данных.
4. Знать архитектуру инструмента MLflow
5. Владеть MLflow для логирования экспериментов и организации хранилища моделей.
6. Уметь разворачивать MLflow Tracking Server и подключать внешние хранилища (S3).
7. Уметь использовать MLflow Model Serving для развёртывания моделей (в т.ч. HuggingFace).
8. Уметь строить end-to-end пайплайн: обучение моделей в Airflow + логирование в MLflow.