ML-пайплайны в Kubernetes: от первой строки кода до автоскейлинга и за его пределами

Ваша ML-модель работает в ноутбуке, а в продакшене — нет. Бывало такое? Именно здесь начинается настоящая инженерная задача: взять эксперимент из Jupyter-ноутбука и превратить его в воспроизводимый, наблюдаемый и масштабируемый пайплайн — от сырых данных до стабильного инференса под реальной нагрузкой. Kubernetes давно стал де-факто стандартом для этой работы: более 70% компаний используют его в продакшене — это не дань хайпу, это прагматичный выбор тех, кто уже наступал на грабли.

В этой статье разберем...