Между пилотом и продом — пропасть
Пилоты ИИ теперь делают многие: модель в ноутбуке показывает отличные метрики, демо проходит успешно. Дальше начинается то, о чём не рассказывают в презентациях: модель попадает на реальные данные — и качество плывёт; переобучение превращается в ритуал «Вася запустит скрипт, когда вспомнит»; релиз — это ночной простой и молитва; а о том, что ассистент начал отвечать ерунду, узнают из жалоб клиентов через неделю. Разрыв между «работает на демо» и «работает в производстве» закрывается MLOps.
MLOps — это дисциплина эксплуатации моделей: данные и модели версионируются, переобучение воспроизводимо, качество мониторится непрерывно, релизы катятся без простоев, инференс выдерживает нагрузку, а инциденты ловятся алертами, а не пользователями. Для LLM-сервисов добавляется специфика: контроль качества ответов, guardrails, стоимость токенов и обновления моделей. Всё это мы настраиваем и ведём — от аудита до полного сопровождения.
Когда нужен MLOps
- Пилот прошёл, прод держится на честном слове. Модель развёрнута «как получилось», никто не может воспроизвести, на каких данных она обучалась, и что делать при падении. Нужны процессы и инфраструктура.
- Качество ответов незаметно деградирует. Данные вокруг меняются (новые товары, новые формулировки обращений), а модель продолжает «жить в прошлом». Мониторинг дрейфа ловит это до жалоб.
- Переобучение — ручной процесс. «Запускает скрипт, когда вспомнит» — это риск: уволился человек, сломался ноутбук, потерялись данные. Нужен автоматический версионированный пайплайн.
- Релизы = ночной простой и страх. Обновление модели или сервиса — это приключение с даунтаймом и откатами «на глазок». CI/CD с канареечными релизами снимает драму.
- ИИ-сервис не держит нагрузку. Пики пользователей роняют инференс. Нужны автоскейлинг, очереди и грамотный serving (см. нагрузочное тестирование).
- Требуется контроль затрат. Счета за токены и GPU растут, а кто их ест — непонятно. Мониторинг стоимости по сценариям превращает «много» в управляемые цифры.
Что делаем
Аудит MLOps-зрелости
Разбираем текущее состояние: как обучается, версонируется, выкатывается и мониторится. Выход — карта разрывов и дорожная карта с приоритетами, а не абстрактная «зрелость 3 из 5».
CI/CD для моделей
Автоматические пайплайны: обучение → тесты качества → релиз. Каждая версия модели проверяется на контрольных наборах, релиз — без ручных «рук» и ночных простоев.
Мониторинг качества и дрейфа
Непрерывный контроль метрик модели и входных данных: деградация ловится алертами на первой неделе, а не в квартальном отчёте по жалобам.
Версионирование данных и моделей
Датасеты, промпты, модели и артефакты под версиями: любой результат воспроизводим, откат — за минуты, аудит «на какой версии обучалось» — вопрос одной команды.
Инференс и масштабирование
vLLM для LLM, Kubernetes для оркестрации, автоскейлинг под нагрузку, очереди для пиков. Промышленная нагрузка без сюрпризов.
Инциденты и дежурство
SLO и алерты по существенным метрикам, регламенты реагирования, постмортемы без поиска виноватых. ИИ-сервис становится предсказуемо управляемым.
Как проходит работа: этапы
- Разбор — бесплатно, 1 рабочий день. Присылаете описание систем: какие модели и сервисы, где живут, что болит. Возвращаемся с планом аудита и вилкой цен.
- Аудит — от 90 000 ₽, 1–2 недели. Инвентаризация ИИ-активов и процессов, карта разрывов, приоритизация: что чинить первым, что можно не делать. Дорожная карта с ценами.
- Настройка контура — от 480 000 ₽, 4–6 недель. CI/CD, версионирование, мониторинг качества и дрейфа, алерты для ключевой системы. Первая система переводится на рельсы MLOps целиком.
- Проверка боем. Прогоняем релиз, откат, инцидент: дежурный сценарий отрабатывает за минуты, метрики пишутся, алерты приходят туда, куда надо.
- Промышленный контур — 0,9–1,2 млн ₽. Все системы, резервирование, дашборды, регламенты дежурства, документация и передача вашей команде.
- Сопровождение — от 50 000 ₽/мес. Дежурство по ИИ-системам, регулярные аудиты качества, развитие пайплайнов (см. также аутсорсинг ИТ).
Технологии и подход
Стек подбираем под вашу инфраструктуру: vLLM для производительного инференса LLM, Kubernetes для оркестрации и масштабирования, квантование моделей для удешевления, pgvector/векторные БД для RAG-контуров. Для контроля качества ответов LLM — методика из гайда «Как оценить качество ответов LLM»; для контроля стоимости — TCO-подход расчёта совокупной стоимости.
Цены и сроки
| Ступень | Цена | Срок |
|---|---|---|
| Разбор систем и план | бесплатно | 1 рабочий день |
| Аудит MLOps-зрелости | от 90 000 ₽ | 1–2 недели |
| Настройка контура для первой системы | от 480 000 ₽ | 4–6 недель |
| Промышленный контур (все системы) | 0,9–1,2 млн ₽ | по дорожной карте |
| Сопровождение и дежурство | от 50 000 ₽/мес | постоянно |
Цены — «от», без НДС (УСН, п. 2 ст. 346.11 НК РФ). Сентябрь 2026. Ставки специалистов — 2 800–3 800 ₽/ч; рыночные ориентиры — в кейсах и ценах.
Смежные услуги и материалы
Нагрузочное тестирование
Узнаём пределы ИИ-сервиса до пиков, а не во время. От 90 000 ₽.
Аутсорсинг ИТ
Полная техподдержка инфраструктуры — пакеты сопровождения на странице услуги.
Данные как сервис
Датапайплайны, которые кормят модели свежими данными. Аудит от 90 000 ₽.
Технологии инференса и оркестрации — в разделе технологии; оценка качества LLM — гайд по метрикам; масштабирование пилота на компанию — гайд по масштабированию.
Почему это дешевле, чем «как есть»
MLOps иногда воспринимают как «ещё одна статья расходов поверх ИИ». На практике расходы без него выше, просто они замаскированы: простой сервиса в пик — потерянные обращения; деградация модели, замеченная через месяц, — испорченные клиентские диалоги и переразметка; ручное переобучение — недели инженерного времени; инцидент без алертов — ночные разбирательства. Аудит за 1–2 недели (от 90 000 ₽) показывает эти скрытые цены в цифрах — и дальше вы решаете по данным, а не по моде.
Второй экономический эффект — управляемая стоимость инференса: правильно настроенный serving, квантование моделей и кэширование снижают счета за GPU и токены, часто заметно. Это не «оптимизация ради оптимизации», а часть дорожной карты, которую вы получаете по итогам аудита. Мы работаем с 2016 года, MLOps-работы оформляются по 44-ФЗ/223-ФЗ или прямым договором, сопровождение — с SLA и отчётностью.