deploy-ml-model-serving

Deploy machine learning models to production with scalable serving infrastructure, monitoring, and A/B testing.

Use MLflow's built-in serving for quick deployment of scikit-learn, PyTorch, and TensorFlow models.

Expected: Model server starts successfully, responds to HTTP POST requests, returns predictions in JSON format, Docker container runs without errors.

Развертывайте модели машинного обучения в производственной обслуживающей инфраструктуре с помощью MLflow, BentoML или Seldon Core с конечными точками REST/gRPC, реализуйте возможности автоматического масштабирования, мониторинга и A/B-тестирования для высокопроизводительного вывода моделей в масштабе. Используйте при развертывании обученных моделей для вывода в реальном времени, настройке API прогнозирования REST или gRPC, реализации автоматического масштабирования для переменной нагрузки, запуске A/B-тестов между версиями модели или переходе от пакетного вывода к выводу в реальном времени. Источник: pjt222/development-guides.