<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>CI/CD on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/ci/cd/</link><description>Recent content in CI/CD on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Tue, 03 Mar 2026 15:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/ci/cd/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Как настроить CI/CD для AI-проектов</title><link>/guides/kak-nastroit-ci-cd-dlia-ai-proektov/</link><pubDate>Tue, 03 Mar 2026 15:00:00 +0300</pubDate><guid>/guides/kak-nastroit-ci-cd-dlia-ai-proektov/</guid><description>&lt;p&gt;Вы обучили модель, метрики выглядят отлично, ноутбук показывает красивые графики. Осталось «просто задеплоить». И тут начинается хаос: ручные копирования весов, забытые версии данных, «а у меня локально работало». Знакомо? Именно для этого AI-проектам нужен CI/CD — но не такой, как в классической веб-разработке. Здесь кроме кода нужно версионировать данные, автоматически валидировать модели и безопасно выкатывать их в продакшен.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В этом гайде — как выстроить CI/CD-пайплайн для ML-проекта с нуля: какие инструменты использовать, как тестировать модели автоматически и какие стратегии деплоя спасут вас от сломанного прода.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>