Разработка MLOps-фреймворка в масштабах предприятия — непростая задача. Она требует интеграции множества компонентов: обработки данных, экспериментов, мониторинга и CI/CD. В этом посте рассказывается, как объединить MLflow, Kubeflow, Seldon Core, GitHub Actions и другие инструменты для построения полноценного MLOps-пайплайна.

Архитектура

Архитектура построена на:

- MLflow — для логирования и управления экспериментами
- Kubeflow Pipelines — для оркестрации пайплайнов
- Seldon Core — для деплоя моделей в Kubernetes
- MinIO — объектное хранилище для артефактов
- GitHub Actions — для CI/CD
- Prometheus + Grafana — мониторинг моделей

Компоненты развернуты в Kubernetes-кластере с использованием Helm.

Поток разработки

1. Подготовка данных — скрипты ETL обрабатывают сырые данные и сохраняют в MinIO.
2. Обучение модели — тренинг происходит в Kubeflow, результаты логируются в MLflow.
3. Тестирование и валидация — автоматизированные проверки модели.
4. CI/CD — GitHub Actions запускает пайплайны при изменении кода или модели.
5. Деплой — модель деплоится через Seldon Core, становится доступной по REST/gRPC.
6. Мониторинг — метрики поступают в Prometheus и отображаются в Grafana.

Преимущества подхода

- Реплицируемость и трассировка экспериментов
- Централизованное хранилище артефактов
- Автоматизация развёртывания моделей
- Мониторинг производительности и дрифта

Заключение

Такой фреймворк обеспечивает устойчивую MLOps-инфраструктуру, подходящую как для небольших команд, так и для крупных корпораций. Он позволяет быстрее и безопаснее доставлять ML-модели в продакшен.