[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-mlops":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":145},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":107,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":108,"related":122,"views_count":142,"helpful_yes_count":111,"helpful_no_count":111,"created_at":143,"updated_at":144,"published_at":17},287,"mlops",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"MLOps (эксплуатация ML-моделей)","Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.","MLOps — это всё, что окружает саму модель: сбор и версионирование данных, обучение, тестирование, выкатка, наблюдение за качеством и стоимостью, регулярное переобучение. Без MLOps проекты машинного обучения превращаются в «героические одиночки», которые работают, только пока рядом тот, кто их сделал. С MLOps они становятся обычной частью инфраструктуры компании, как любой другой сервис.","\u003Cp>До появления MLOps типовая судьба проекта по машинному обучению выглядела так: команда обучила хорошую модель, показала впечатляющую метрику и потеряла половину качества при выкатке в боевую среду. MLOps делает этот переход управляемым и повторяемым.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Что обычно входит\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Версионирование данных и моделей — чтобы можно было повторить эксперимент и откатить плохую версию.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Автоматические конвейеры обучения и проверки.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Тесты качества модели и устойчивости к выбросам.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Процессы CI\u002FCD для выкатки моделей в боевую среду.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Наблюдение за качеством предсказаний, дрейфом данных, стоимостью и задержкой ответа.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Регулярное переобучение по расписанию или по сигналам ухудшения качества.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>LLMOps\u003C\u002Fh3>\u003Cp>С приходом больших языковых моделей появилась отдельная подобласть — LLMOps. Помимо обычных задач MLOps, она занимается версионированием промптов, оценкой ответов, контролем стоимости токенов и работой с поставщиками моделей.\u003C\u002Fp>","\u003Cul>\u003Cli>В компании больше одной модели машинного обучения в боевой среде\u003C\u002Fli>\u003Cli>Стоимость и качество моделей становятся заметными для бизнеса\u003C\u002Fli>\u003Cli>Появляются регуляторные требования по аудиту и воспроизводимости\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Одна модель в одной задаче, без планов расширяться\u003C\u002Fli>\u003Cli>Маленький стартап, где ещё нет даже выкатки в боевую среду\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>В одной из команд после внедрения MLOps выкатка новой версии модели прогноза спроса стала занимать день вместо двух недель. Каждый раз автоматически прогоняется набор проверочных метрик, сравнение с предыдущей версией и тесты по сегментам. Если новая модель хуже на каком-то ключевом сегменте, выкатка автоматически останавливается, и команда видит, в чём именно проблема.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Не пытайтесь поставить «полный MLOps» с первого дня. Начните с простых вещей: версионирование данных, зафиксированный порядок обучения, наблюдение за качеством модели в боевой среде. Дальше добавляйте слой за слоем — то, что реально болит, а не то, что описано в красивой схеме.\u003C\u002Fp>","MLOps, эксплуатация моделей машинного обучения, вывод моделей в промышленную эксплуатацию, LLMOps","MLOps","MLOps: что это и как выстроить эксплуатацию моделей | Shtab","MLOps — практики выкатки и эксплуатации ML-моделей: версионирование данных, конвейеры обучения, мониторинг. Чем отличается от DevOps и как внедрять.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},10,"ai","#a855f7",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Искусственный интеллект","Терминология ИИ и больших языковых моделей: машинное обучение, нейросети, LLM, эмбеддинги, промптинг, RAG, агенты, MLOps, безопасность и этика моделей.",[93,99],{"id":61,"slug":94,"kind":94,"hex":95,"order":61,"translations":96},"methodology","#5e79ec",{"ru":97},{"title":98},"Методология",{"id":100,"slug":101,"kind":102,"hex":95,"order":103,"translations":104},40,"ai-tool","tool",94,{"ru":105},{"title":106},"Инструмент ИИ","M",[109,116],{"id":110,"order":111,"translations":112},1492,0,{"ru":113},{"question":114,"answer":115},"Чем MLOps отличается от обычного DevOps?","\u003Cp>В обычном DevOps в боевую среду выкатывают код. В MLOps — код, данные и модели одновременно, причём качество модели зависит от меняющихся данных. Поэтому добавляются особые шаги: наблюдение за дрейфом данных, переобучение, оценка качества на новых сегментах. Без них обычный CI\u002FCD быстро ломается на проектах с моделями.\u003C\u002Fp>",{"id":117,"order":61,"translations":118},1493,{"ru":119},{"question":120,"answer":121},"Что такое LLMOps и нужно ли оно отдельно?","\u003Cp>LLMOps — это MLOps в применении к большим языковым моделям. Часть инструментов общая, часть особая: версионирование промптов, оценка качества ответов, контроль стоимости токенов, наблюдение за галлюцинациями. Отдельный термин нужен в основном для того, чтобы не путать классические конвейеры обучения и работу с LLM, у которых другие риски и метрики.\u003C\u002Fp>",{"parent":123,"related":131},[124],{"id":125,"slug":126,"translations":127},260,"machine-learning",{"ru":128},{"title":129,"short_definition":130},"Машинное обучение","Подход, при котором программа не пишется вручную, а обучается решать задачу на размеченных или неразмеченных данных.",[132,139],{"id":133,"slug":134,"translations":135},264,"llm",{"ru":136},{"title":137,"short_definition":138},"Большая языковая модель","Нейросеть с миллиардами параметров, обученная предсказывать следующий токен в тексте и способная отвечать на вопросы, писать код и рассуждать.",{"id":125,"slug":126,"translations":140},{"ru":141},{"title":129,"short_definition":130},93,"2026-05-11T19:55:55.482812+03:00","2026-05-11T19:55:55.482827+03:00",[146,170,190],{"id":147,"slug":148,"translations":149,"category":154,"tags":157,"letter":107,"cover":17,"updated_at":169,"published_at":17},282,"mcp",{"ru":150},{"title":151,"short_definition":152,"translation_en":153},"MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)","Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.","Model Context Protocol (MCP)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":155},{"ru":156},{"title":90,"description":91},[158,166],{"id":159,"slug":134,"kind":160,"hex":161,"order":162,"translations":163},37,"framework","#7c5ce6",91,{"ru":164},{"title":165},"LLM",{"id":100,"slug":101,"kind":102,"hex":95,"order":103,"translations":167},{"ru":168},{"title":106},"2026-05-11T19:55:53.687297+03:00",{"id":171,"slug":172,"translations":173,"category":178,"tags":181,"letter":188,"cover":17,"updated_at":189,"published_at":17},278,"rag",{"ru":174},{"title":175,"short_definition":176,"translation_en":177},"RAG (поиск с дополнением генерации)","Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.","Retrieval-Augmented Generation (RAG)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":179},{"ru":180},{"title":90,"description":91},[182,185],{"id":159,"slug":134,"kind":160,"hex":161,"order":162,"translations":183},{"ru":184},{"title":165},{"id":100,"slug":101,"kind":102,"hex":95,"order":103,"translations":186},{"ru":187},{"title":106},"R","2026-05-11T19:55:52.147205+03:00",{"id":133,"slug":134,"translations":191,"category":194,"tags":197,"letter":209,"cover":17,"updated_at":210,"published_at":17},{"ru":192},{"title":137,"short_definition":138,"translation_en":193},"Large Language Model (LLM)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":195},{"ru":196},{"title":90,"description":91},[198,206],{"id":199,"slug":200,"kind":201,"hex":87,"order":202,"translations":203},36,"ai-foundation","other",90,{"ru":204},{"title":205},"Основы ИИ",{"id":159,"slug":134,"kind":160,"hex":161,"order":162,"translations":207},{"ru":208},{"title":165},"Б","2026-05-11T19:55:46.954774+03:00"]