1
ML в продакшне: архитектура контейнеризации
Между обученной моделью и стабильным сервисом лежит пропасть из зависимостей, версий библиотек и настроек окружения. Docker устраняет этот хаос, но требует понимания нюансов: как работают слои файловой системы, зачем нужно кэширование и как избежать создания «тяжёлых» образов.
Эффективный пайплайн строится не только на изоляции, но и на грамотном интерфейсе взаимодействия. В этом контексте связка с FastAPI становится стандартом индустрии. Проследим полный путь трансформации ML-скрипта в готовый к развёртыванию контейнер.