Od notebooka do produkcji bez „magicznego” MLOps
ML w produkcji to nie większy GPU, tylko wersjonowane dane, powtarzalny trening, kontrolowany deploy i monitoring dryfu — zaczynając od jednej decyzji, jednej metryki i jednej ścieżki rollback.