Содержание |
DevOps Методология
Основная статья: DevOps Методология
Машинное обучение Machine Learning
Основная статья: Машинное обучение Machine Learning
Хроника
2025: Конвейер по управлению ИИ-моделями. Как в российских компаниях набирает популярность подход ModelOps - TA мнения
В России на фоне активного развития собственного ИИ-стека формируется новая критически важная дисциплина — управление работающими моделями машинного обучения. Речь уже не просто о развертывании, а о полноценном DevOps для искусственного интеллекта: мониторинге, автоматизации переобучения и обеспечении их бесперебойной работы в продакшене. В этом материале речь пойдет о методологии ModelOps, с которой TAdviser разбирался в начале октября 2025 года.
ModelOps (Model Operations) - это методология управления жизненным циклом моделей машинного обучения и аналитики, предлагающая средства оптимизации эффективности внедрения ИИ-моделей в производство, это набор возможностей, которые в первую очередь направлены на управление полным жизненным циклом всех моделей ИИ и принятия решений.
Руководитель подразделения «К2 НейроТех» Святослав Смирнов утверждает, что подход ModelOps активно применяется в России, особенно в крупных компаниях, где работа с ИИ перешла от единичных пилотных проектов к промышленной эксплуатации моделей. Изначально многие стартовали с более узкой практики — MLOps, которая фокусируется на технической стороне развертывания и мониторинга одной модели, продолжает эксперт.
По его словам, в России одними из лидеров по внедрению ModelOps являются банки и финтех-компании. В финсекторе сотни ML-моделей ежедневно задействованы в принятии решений по скорингу, оценке рисков, борьбе с мошенничеством и прогнозированию оттока клиентов. Для эффективного управления этими моделями используются специальные ModelOps-платформы, которые обеспечивают централизованное управление версиями всех моделей, их метаданными и артефактами.
Руководитель направления Data Science «ДАР» (входит в ГК «КОРУС Консалтинг») Екатерина Торсукова назвала MLOps одним из индикаторов зрелости в сфере ИИ. Методология позволяет рассчитывать эффективность ИИ-моделей, сокращать количество неудачных внедрений за счет постоянного мониторинга качества, а также отправлять в продуктовую среду именно те модели, которые доказали свою эффективность исключая при этом субъективные факторы. ModelOps играет важную роль в переходе от реактивной к проактивной стратегии управления ИИ-моделями, однако этот подход пока не распространен из-за недостаточной зрелости всей сферы ИИ, сказала Торсукова.
Директор по ИИ-инфраструктуре Ainergy Константин Кудряшов не согласен с мнением о слабом распространении ModelOps в России. По его словам, данная методология уже стал нормой. В первую очередь его применяют банки и телеком, также есть проекты в ритейле и промышленности.
 | У «Сбера» это AI Cloud и ML Space, через них в проде крутятся сотни моделей от скоринга до ассистентов. В Т-банке и МТС AI выстроены конвейеры от фичестора до автоматического деплоя и мониторинга. НЛМК, «Северсталь» и «Газпром нефть» используют этот подход для предиктивного обслуживания и контроля качества, — рассказал Кудряшов. |  |
Гендиректору ИТ-компании «Облакотека» Максиму Захаренко также известны кейсы применения ModelOps в России: телеком (в первую очередь для выявления аномалий), промышленность (для предиктивной аналитики) и ритейл (рекомендации, динамические цены). Так, сеть «Ашан ритейл Россия» внедрила корпоративную ModelOps-платформу для работы с Big Data.
По словам Святослава Смирнова из «К2 НейроТех», в российской промышленности ModelOps применяют для оптимизации процессов и предиктивного анализа на производстве, а в сфере телекома – для прогнозирования нагрузки на сеть и предсказательного обслуживания оборудования. Операторы часто используют данный подход при реализации решений автоматизирующих техническую поддержку пользователя и работу администраторов.
Основатель ИТ-компании Netrack Алексей Рубаков обращает внимание на недостатки ModelOps. В первую очередь, это сложность внедрения, требующая инвестиций в инфраструктуру. Выгода проявляется при управлении десятками и сотнями моделей, и лишь в том случае, если в компании сформирована культура управления данными. Если компания чрезмерно увлекается инструментарием, возникает риск чрезмерного усложнения, кода больше времени и денег уходит на поддержку ModelOps-платформы, чем не на сами модели, рассуждает он. Подводные камни кроются и в регуляторно – этических вопросах. Эта проблема особенно актуальна для банков, медицины, госсектора. Требуется не только контролировать техническую корректность моделей, но и их соответствие требованиям регуляторов, нормам безопасности и этическим стандартам, добавил Рубаков.
2024: Объем мирового рынка инструментов MLOps за год достиг $1,58 млрд
По итогам 2024 года затраты на глобальном рынке инструментов MLOps достигли $1,58 млрд. Более трети от этой суммы обеспечил североамериканский регион. Такие данные приводятся в исследовании Fortune Business Insights, результаты которого опубликованы 7 апреля 2025 года.
MLOps, или Machine Learning Operations, — это набор практик, автоматизирующих и упрощающих разработку, развертывание и эксплуатацию машинного обучения. Компании могут использовать MLOps для оптимизации и стандартизации процессов на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения. Эти процессы включают разработку моделей, тестирование, интеграцию, запуск и управление инфраструктурой. Современная экосистема MLOps объединяет множество инструментов — от облачных платформ до открытых решений. Каждый инструмент выполняет определенные функции в процессе создания и поддержки систем машинного обучения.
Внедрение MLOps обеспечивает организациям ряд существенных преимуществ. Прежде всего это значительное ускорение вывода моделей на рынок: автоматизированные процессы сокращают путь от идеи до промышленного внедрения. Кроме того, MLOps освобождает специалистов от рутинных задач, что позволяет повысить эффективность работы команд. Автоматическое тестирование и мониторинг обеспечивают стабильность моделей в эксплуатации. Практики MLOps улучшают устранение неполадок и управление моделями в производстве. В частности, разработчики программного обеспечения могут отслеживать производительность систем и воспроизводить их поведение для решения проблем.
Но существуют и определенные сдерживающие факторы, одним из которых являются вопросы, связанные с безопасностью. Организациям необходимо обеспечить защиту конфиденциальных данных, безопасный доступ к моделям и инфраструктуре, а также соблюдение нормативных требований. Кроме того, важно иметь структурированный процесс проверки, оценки и утверждения моделей до их ввода в действие. Это может включать проверку справедливости, предвзятости и пр. Аналитики подчеркивают, что работа с устаревшими библиотеками является одной из наиболее распространенных проблем, с которой сталкиваются предприятия. Согласно отчету IBM об использовании искусственного интеллекта, примерно каждая пятая компания заявляет о трудностях в обеспечении безопасности данных.
По способу развертывания рынок подразделяется на облачный, локальный и гибридный сегменты. Облачные платформы предлагают комплексные решения для всего цикла машинного обучения. Однако доминирует гибридный сегмент: опасения по поводу безопасности и стоимости побуждают большинство компаний применять сбалансированный подход, который предусматривает совмещение облачных и локальных центров обработки данных. По сфере использования MLOps выделяются ИТ и телекоммуникации, здравоохранение, BFSI (банковское дело, финансовые услуги и страхование), производство, розничная торговля и пр. Значительный вклад в 2024 году обеспечили первые три направления: например, доля ИТ составила 27,6%. С географической точки зрения лидирует Северная Америка с затратами на уровне $0,57 млрд. В глобальном масштабе крупными игроками названы:
Аналитики Fortune Business Insights полагают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (показатель CAGR) на рассматриваемом рынке составит 35,5%. В результате, к 2032 году затраты могут увеличиться до $19,55 млрд.[1]
Примечания
