Какие архитектурные подходы используются в проектах с машинным обучением?

В ML-проектах ключевой принцип — разделение пайплайна обучения (offline) и сервиса для инференса (online). Это обеспечивает независимое развитие и масштабирование моделей и приложения.

Стандартная архитектура включает следующие компоненты:

1. Сервис для инференса (Inference Service) Предоставляет доступ к обученной модели через REST API. Его главная задача — быстро обрабатывать входящие запросы и возвращать предсказания.

   • Технологии: FastAPI или Flask из-за низкого оверхеда и высокой производительности.

   from fastapi import FastAPI
   from pydantic import BaseModel
   import joblib
   
   # Загрузка модели при старте приложения
   model = joblib.load("models/model_v1.2.pkl")
   
   app = FastAPI()
   
   class RequestData(BaseModel):
       features: list[float]
   
   @app.post("/predict")
   async def predict(data: RequestData):
       # Предсказание на основе полученных данных
       prediction = model.predict([data.features])
       return {"prediction": prediction.tolist()[0]}

2. Пайплайн обучения (Training Pipeline) Автоматизированный процесс, который включает сбор данных, их предобработку, обучение модели, оценку качества и сохранение артефактов.

   • Технологии: Оркестраторы, такие как Airflow, Kubeflow или Prefect.

3. Реестр моделей (Model Registry) Централизованное хранилище для версионирования и управления обученными моделями и их метаданными.

   • Технологии: MLflow, DVC или облачные решения (S3, Google AI Platform).

4. Мониторинг Отслеживание как технических метрик (задержка, ошибки), так и качества модели в продакшене (дрейф данных, падение точности).

   • Технологии: Prometheus + Grafana для инфраструктуры, Evidently AI или WhyLogs для мониторинга данных и моделей.