АИС СОКОЛ
Интеллект в алгоритмах — успех в проектах
AI/CV

MLOps для компьютерного зрения: от датасета до промышленного контура

Как довести компьютерное зрение до продакшена: версии данных, релизы модели и контроль качества.

Edge контур Drift мониторинг A/B проверки

Материал основан на практиках, которые мы используем при проектировании и сопровождении систем в продакшене. Ниже — концентрат: принципы, чек‑листы и типовые ошибки.

В enterprise‑среде решения редко живут в вакууме: есть регламенты, ИБ, интеграции и требования к отказоустойчивости. Поэтому мы смотрим на mlops для компьютерного зрения через призму эксплуатации.

Ниже — практический разбор без «воды»: что важно заложить на этапе проектирования, как проверить критичные сценарии, и какие артефакты (метрики, алерты, runbook, план релизов) стоит потребовать для спокойной промышленной эксплуатации.

Если вы готовите ТЗ/SoW или выбираете подрядчика, используйте материал как чек‑лист для закупки и приёмки. По запросу можем дать примеры формулировок SLA/SLO и критериев готовности.

Когда это особенно важно

Принципы

Чек‑лист внедрения

Типичные ошибки

Что можно запросить у подрядчика

Если вы проводите закупку или приёмку, полезно заранее определить набор артефактов. Мы обычно готовим:

Хотите применить это в вашем контуре? Разберём архитектуру, интеграции и эксплуатационные риски — и предложим план внедрения.

Получить оценку