Как превратить исследовательский ноутбук в рабочий ML-проект

Многие начинают с анализа в Jupyter-ноутбуке, но для реального использования модель нужно превратить в воспроизводимый и деплоируемый проект. В новом гайде пошагово описано, как это сделать на примере личного проекта.

Автор описывает процесс от упаковки кода и данных до настройки CI/CD, тестирования и автоматического развертывания. Особое внимание уделено воспроизводимости: фиксация зависимостей, управление версиями данных и конфигураций. Рассматриваются инструменты вроде Docker, GitHub Actions и MLflow.

Гайд ориентирован на практику и не требует сложной инфраструктуры. Подойдет тем, кто хочет выстроить рабочий процесс от идеи до демо и добавить проект в портфолио.