Магистратура 2026/2027

Введение в MLOps

ID 1166261

Статус: Курс обязательный (Машинное обучение в цифровом продукте)

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящён изучению принципов и инструментов MLOps — дисциплины, обеспечивающей надёжное, воспроизводимое и масштабируемое функционирование моделей машинного обучения в промышленной среде. В рамках программы рассматривается полный жизненный цикл ML-систем: от управления данными и экспериментами до автоматизации пайплайнов, оркестрации вычислений, развертывания моделей и мониторинга их работы. Студенты изучают практики версионирования данных и моделей, ведения ML-экспериментов (MLflow и аналоги), организации регистров моделей и построения инфраструктуры для контролируемого продвижения моделей по стадиям жизненного цикла. Отдельный блок посвящён проектированию и реализации воспроизводимых ML-пайплайнов с использованием Airflow, Kubeflow и современных инструментов контейнеризации и распределённых вычислений. В процессе обучения разбираются архитектура и компоненты ML-платформ, включая feature store, pipeline-слой, registry и serving-механизмы, а также подходы к тестированию и мониторингу ML-систем в продакшене: от выявления дрейфа данных до анализа системных метрик и диагностики отказов. Практическая часть курса направлена на создание проекта, в рамках которого студент строит экспериментальный ML-пайплайн, отслеживает и сохраняет результаты, регистрирует модель, развертывает её и настраивает основные производственные метрики.