# Валидация моделей

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

## Цель

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

## Предварительно

- [Инфраструктура обучения](infrastruktura-obucheniya.md)

## Время

**2–3 ч**

---

## Зачем

Высокая accuracy на test ≠ готовность к production.

## Уровни проверок

| Уровень | Проверка |
|---------|----------|
| Data | Schema, drift vs train |
| Model | Accuracy, calibration, fairness |
| Integration | API contract tests |
| Business | A/B test, guardrails |

## Gate в Registry

Не переводить в Production без:
- минимум `val_auc > порог`
- отсутствие bias по защищённым группам (если применимо)
- sign-off в ticket

## MLflow

Логируйте все validation metrics и отчёты как artifacts.

---

## Самопроверка

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

---

## Дальше

→ [Деплой моделей](deploj-modelej.md)