Применял микросервисную архитектуру для ML-проектов, что обеспечило масштабируемость и гибкость. Основные компоненты: - **API-сервис** (FastAPI/Flask) для инференса моделей - **Обучение моделей** в отдельном сервисе (Airflow/Luigi для пайплайнов) - **Хранение моделей** в S3/MLflow с версионированием - **Мониторинг** через Prometheus/Grafana Пример FastAPI эндпоинта: ``` @app.post("/predict") async def predict(data: InputSchema): model = load_model("s3://models/v1.2.pkl") preprocessed = preprocess(data) prediction = model.predict(preprocessed) return {"prediction": prediction.tolist()} ``` Ключевые принципы: - Разделение обучения и инференса - Версионирование данных и моделей - Контейнеризация (Docker) - Автоматическое масштабирование под нагрузку Для сложных пайплайнов использовали Kubeflow, для простых - Airflow.