#kubernetes_ml — Public Fediverse posts

Как построить безопасный MLOps-pipeline: Tier-уровни зрелости, принципы и реальные инструменты

На практике продакшен-модели чаще всего «падают» из-за трёх вещей: несоответствие с инфраструктурой, дрейфа данных, и ошибочного отката/обновления версии. Единый гайд по безопасной разработке ML-моделей — от хаотичного до полностью автоматизированного уровня зрелости. Что внутри: Как применять Infrastructure-as-Code для ML-кластеров и не оставлять открытые порты; Зачем даже маленькой команде нужен Feature Store и как избежать training-serving skew ; Где прячутся CVE в ML-библиотеках и как их ловить до релиза; Канареечный деплой с авто-откатом по метрикам и разумными порогами; мониторинг дрейфа данных и качества модели в реальном времени; Чек-лист DevSecOps : от тега в Model Registry до регулярных Model Review . Материал поможет выстроить MLOps-процесс, устойчивый к атакам и сбоям, не превращая релизы моделей в ночной марафон.

https://habr.com/ru/companies/swordfish_security/articles/921720/

#mlsecops #mlops #DevSecOps #ai_security #ai_safety #безопасная_разработка_ML #жизненный_цикл_ML_модели #Kubernetes_ML