Построение MLOps-пайплайна от данных до деплоя

data

Ml pipeline — это скилл для Claude Code, который проектирует и реализует production-готовую инфраструктуру ML-пайплайнов: настраивает трекинг экспериментов через MLflow или Weights & Biases, создаёт DAG-оркестрации в Kubeflow Pipelines и Airflow, строит схемы feature store с Feast, развёртывает model registry и автоматизирует переобучение и валидацию моделей. Берут, когда нужно выстроить полный цикл обучения модели от данных до деплоя, когда эксперименты нельзя воспроизвести без трекинга, когда распределённое обучение разваливается без нормальной оркестрации или когда хочется автоматически откатываться к лучшей версии модели без ручной возни. Скилл генерирует код на Python с шаблонами под MLflow, Kubeflow, Airflow и Prefect, встраивает валидацию данных через Great Expectations, версионирует данные через DVC, пинит зависимости и random seeds для воспроизводимости, хранит секреты вне кода. Направление — MLOps и оркестрация обучения, а не инференс и сервинг моделей в проде (для этого смотри cloud-architect или kubernetes-specialist). Подойдёт командам, которые строят ML-инфраструктуру на Kubernetes или облаке; не подойдёт, если нужен просто быстрый прототип без инфраструктурных требований — тогда достаточно python-pro.