Список инструментов и практик MLOps :

1. Разработка и обучение моделей:

• TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn: Это библиотеки для разработки и обучения моделей машинного обучения.
• Jupyter, Google Colab: Инструменты для интерактивного программирования и прототипирования.

2. Управление данными и версионирование:

• DVC (Data Version Control): Инструмент для версионирования данных и моделей.
• Apache Kafka, Google Pub/Sub: Платформы для обработки потоковых данных.

3. Тестирование и валидация моделей:

• TensorBoard, Weights & Biases: Инструменты для визуализации метрик модели и процесса обучения.
• Deequ, Great Expectations: Библиотеки для тестирования качества данных.

4. Серверы для предсказаний и инференции:

• TensorFlow Serving, TorchServe: Серверы для развертывания моделей TensorFlow и PyTorch.
• Seldon, KFServing: Фреймворки для развертывания моделей на Kubernetes.

5. Оркестрация и автоматизация:

• Kubeflow, MLflow: Платформы для оркестрации рабочих процессов машинного обучения.
• Airflow, Luigi: Инструменты для автоматизации рабочих процессов.

6. Мониторинг и алертинг:

• Prometheus, Grafana: Инструменты для мониторинга и визуализации метрик.
• PagerDuty, Opsgenie: Платформы для управления инцидентами и алертинга.