Автоматизация анализа пользовательских данных с помощью MLOps
- DevOps
- ML
- Python
- MLflow
- Docker
- Kubernetes
- Apache Kafka
- Spark
- PostgreSQL
У вас есть задача? Давайте обсудим!
О клиенте
Российский бренд одежды и аксессуаров с сетью из 50+ розничных магазинов и собственным производством в Санкт-Петербурге. Компания уделяет особое внимание мировым модным трендам, а также составу тканей и фурнитуры. Активно развивает онлайн-продажи, проводит маркетинговые акции и предлагает программу лояльности.
О проекте
Интернет-магазин собирает огромный объем данных: историю заказов, просмотры, предпочтения по стилю и размеру. ML-модели уже применялись для рекомендаций и прогнозов, но процесс их обновления и вывода в продакшн был сложным и затратным. Требовалось улучшить управление жизненным циклом алгоритмов.
Описание задачи
Компания обратилась к RedLab, чтобы:
- ускорить внедрение и обновление ML-моделей;
- повысить точность рекомендаций;
- обеспечить стабильную работу при росте числа пользователей;
- минимизировать ручные операции и ошибки.
Реализация
Инженеры RedLab внедрили комплексный подход к управлению жизненным циклом моделей (MLOps):
- Создали единое хранилище кода и конфигураций (Git) для прозрачного контроля версий.
- Настроили CI/CD-пайплайны, которые автоматизировали обучение, тестирование и деплой моделей.
- Развернули Kubernetes-кластер с GPU. Удалось обеспечить гибкое масштабирование и ускоренную обработку информации.
- Настроили MLflow для версионирования моделей и данных, что позволило быстро возвращаться к стабильным версиям.
- Построили единый ETL-конвейер: данные из заказов, просмотров и активности пользователей собираются, очищаются и подаются в ML-модели.
- Добавили потоковую обработку (Kafka, Spark) — теперь система анализирует активность аудитории в реальном времени и помогает бизнесу видеть новые тренды.
Результат
Ключевые цифры:
• 70% сокращение времени вывода моделей в продакшн
• 45% повышение точности персональных рекомендаций
• в 2,5 раза ускорение обработки данных
Переходите по ссылке, чтобы узнать об услугах MLOps инженеров больше.
