# Деплой моделей

← [Раздел](README.md) · [Главная](../README.md)

## Цель

Понять роль **Деплой моделей** в MLOps-стеке и связь с MLflow.

## Предварительно

- [Валидация моделей](validaciya-modelej.md)

## Время

**2–3 ч**

---

## Зачем

Доставить `models:/Name/Production` до потребителя предсказаний.

## Паттерны

- **Embedded** — модель в мобильном/edge приложении
- **Real-time API** — REST/gRPC
- **Batch** — nightly scoring в warehouse

## CI/CD

1. Build Docker image с `mlflow models build-docker`
2. Push в registry `registry.example.internal/ml/model:1.2.3`
3. Deploy в K8s с rolling update
4. Smoke test predict endpoint

## Canary

5% трафика на новую версию, сравнение business metrics.

---

## Самопроверка

1. Какую проблему решает «Деплой моделей»?
2. Какой инструмент вы бы выбрали для старта?
3. Что логировать в MLflow из этого компонента?

---

## Дальше

→ [Мониторинг и drift](monitoring-drift.md)