MLOps on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

Docker для AI-проектов: полное руководство

Sun, 05 Apr 2026 12:00:00 +0300

«У меня всё работает локально» — фраза, которая похоронила десятки AI-проектов на этапе деплоя. Разные версии CUDA, конфликты Python-зависимостей, несовместимость драйверов — всё это превращает перенос модели с ноутбука разработчика на сервер в квест. Docker решает эту проблему: вы упаковываете модель, зависимости, рантайм и GPU-конфигурацию в один контейнер, который идентично работает где угодно.

В этом руководстве — от базовой контейнеризации AI-проекта до продвинутых техник: GPU-ускорение через NVIDIA Container Toolkit, запуск LLM локально через Docker Model Runner, оптимизация образов multi-stage сборками и production-деплой.

Как настроить CI/CD для AI-проектов

Tue, 03 Mar 2026 15:00:00 +0300

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.

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.