В 2021 г. ожидается рост числа запросов на чат-боты на 15-20% от ор­га­низа­ций из госсектора, об­ра­зова­ния, медицины, ло­гис­ти­ки, ре­тей­ла и e-commerce, промышленных и добывающих компаний.

Всвязи с этим остро встает вопрос: как запустить своего первого телеграм-бота и заставить работать его 24/7 на удаленной виртуальной машине.

Когда впервые сталкиваешься с понятием MLOps, нет абсолютно никакого понимания, а зачем это вообще нужно. В разного рода выступлениях, посвященных этой теме, рассказывают о важности воспроизводимости результатов, хранения зависимостей проекта, а зачем это нужно — обычно никто не объясняет. Все эти вещи становятся очевидными только после того, как пройдешь через весь ад создания и поддержания действительно крупного проекта.

В первой части этой статьи я расскажу о проблемах, с которыми можно столкнуться при работе над проектами, а во второй — об инструментах, которые помогут с ними справиться. Это будет интересно в первую очередь начинающим специалистам в области ML, которые еще не столкнулись с подобными проблемами в своей практике. Я не буду рассказывать об инструментах, которые и так пользуются популярностью в DevOps, а затрону специфичные для области вещи.