Junior MLOps Engineer interview: ML models on the cloud#Edu_preparation Як розгортати моделі машинного навчання (ML) у хмарі?Розгортання в хмарі — це стандарт для сучасного MLOps. Це дозволяє моделі бути доступною через API, автоматично масштабуватися під навантаженням та інтегруватися з іншими сервісами. Процес виходить далеко за межі простого завантаження .pkl файлу на сервер.Основні етапи та компоненти хмарного деплою:• Контейнеризація (Docker):Модель пакується в Docker-контейнер разом із залежностями. Це гарантує, що вона "не зламається" при перенесенні з вашого ПК у хмару.Інструменти: Docker, AWS ECR, Google Container Registry.• Вибір інфраструктури та масштабування:Обираємо спосіб запуску залежно від навантаження:Managed Services (SageMaker, Vertex AI) — хмара сама керує серверами.Serverless (AWS Lambda) — платимо тільки за час роботи моделі.Auto-scaling — система сама додає ресурси, якщо запитів стає забагато.• Автоматизація (CI/CD Pipelines):Кожне оновлення моделі має проходити через автоматичні тести. Важливо використовувати стратегії деплою без зупинки сервісу: Blue-Green (паралельний запуск версій) або Canary (поступове перемикання трафіку).• Моніторинг та безпека:Після релізу відстежуємо стан системи (latency, error rate) та обмежуємо доступ до API через IAM-ролі та шифрування.Інструменти: CloudWatch, Grafana, Prometheus.