Деплой ML-моделей

PRO-курс

Курс закрывает разрыв между ноутбуком и продакшеном. Студент оборачивает модель в REST‑сервис, контейнеризует его, разворачивает в среде исполнения и настраивает базовый мониторинг, чтобы отслеживать деградацию качества.

  • 20 часов
  • 5 модулей
  • 10 уроков

Курс по production-деплою ML-моделей: FastAPI inference API, контейнеризация в Docker и мониторинг предсказаний.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

От ноутбука к сервису

2 урока

Понимаем, чем продакшн‑инференс отличается от экспериментов в ноутбуке.

FastAPI-сервис для инференса

2 урока

Оборачиваем модель в REST API на FastAPI для онлайн‑предсказаний.

Контейнеризация ML-сервиса в Docker

2 урока

Упаковываем FastAPI‑сервис с моделью в Docker‑контейнер.

Развёртывание и масштабирование

2 урока

Разворачиваем контейнер и обсуждаем базовые варианты масштабирования ML‑сервиса.

Мониторинг запросов и качества модели

2 урока

Добавляем наблюдаемость: логи, метрики и базовый мониторинг деградации модели.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение