Почему ИИ проваливается без DevOps — то, о чём молчат инженеры
Все в восторге от ИИ — но почти никто не говорит о том, что его реально запускает.
Сегодня мы открываем «чёрный ящик» и показываем, как DevOps и контейнеры превращают ИИ из демо в полноценный продукт. Погнали.
Все говорят об ИИ — но никто не говорит, что стоит за ним
ИИ сейчас в центре внимания.
LLM, генерация кода, мультимодальность, AGI…
Но почти никто не говорит о технической основе.
Эти модели огромны. Они требуют сотни гигабайт памяти, GPU, стабильности, версионирования, мониторинга.
Так вот вопрос:
Что делает всё это работоспособным в проде?
Убери DevOps — и останется только красивое демо. Не продукт.
Сегодня я покажу, почему именно DevOps и контейнеры делают ИИ реальным.
Магия — это не магия. Это DevOps.
ChatGPT отвечает за две секунды. Midjourney рисует за пять.
Но за этой «магией»? Десятки микросервисов, оркестрация контейнеров, загрузка моделей, балансировка GPU…
OpenAI обрабатывает миллионы запросов в секунду. Они полагаются на контейнеры, автоскейлинг, canary-деплой.
Не потому что это модно. А потому что иначе никак.
Взгляни на Hugging Face Spaces: каждое приложение — это контейнер. Поэтому оно масштабируется с 1 до 10 000 пользователей — без падений.
Без DevOps — всё это развалится.
Опора ИИ? Это DevOps
Хочешь обучить модель?
Нужны точные версии драйверов, CUDA, PyTorch. Контейнеры решают это за минуту.
Хочешь автоматизировать обучение, тестирование и деплой? Нужны CI/CD, мониторинг, алерты.
Хочешь версионировать модели, отслеживать изменения, логировать инференс? Это зона ответственности DevOps.
Я видел, как команды дообучали модель — и потом не могли воспроизвести результат. Потому что использовался старый датасет. Никаких пайплайнов. Никакого контроля версий. Полный туман.
Контейнеры — секретное оружие AI-команд
Контейнеры — это мультипликатор мощности для ИИ-команд.
- Dev-среды? Изолированы.
- Тестирование? Повторяемо.
- Версии моделей? Зафиксированы, промаркированы, воспроизводимы.
Stability AI обучала модели на GPU-кластерах, где каждый узел был в контейнере — для консистентности результатов.
Без контейнеров твоя инфраструктура превращается в минное поле.
AI-команда без DevOps — это как пилот без взлётной полосы.
Что будет без DevOps? Хаос
Расскажу, что видел сам:
✅ Модель обучена → ❌ веса случайно перезаписали
✅ Инференс работает локально → ❌ падает в проде
✅ Обновили PyTorch → ❌ всё CI/CD упало
Это не «плохие разработчики». Это DevOps-проблемы.
DevOps наводит порядок. Он гарантирует: то, что сработало сегодня — сработает и завтра.
Твой AI DevOps-стек: что реально используют команды
Вот как выглядит реальный DevOps-стек для AI-команды в 2025 — для масштабируемости, воспроизводимости и спокойствия.
Docker
Для воспроизводимых окружений — твой код запускается одинаково везде: от локального компа до кластера.
🔗 docker.com
Testcontainers + DVC
- Testcontainers — поднимает реальные сервисы (БД, очереди) во время тестов
- DVC (Data Version Control) — версионирует датасеты как код. Must-have для ML.
GitHub Actions / GitLab CI/CD
Автоматизируй тесты, обучение моделей и пайплайны деплоя.
🔗 GitHub Actions | GitLab CI/CD
Kubernetes + Argo CD
- Kubernetes — надёжный запуск и масштабирование контейнеров
- Argo CD — GitOps-деплой: прод в синхроне с Git’ом
Мониторинг
- Prometheus — метрики
- Grafana — дашборды
- Grafana Loki — централизованные логи
Отслеживание ML-экспериментов
- MLflow или Weights & Biases Отслеживай метрики, параметры, артефакты по всем экспериментам
Безопасность и политики
- HashiCorp Vault — безопасное хранение секретов
- OPA — политики как код
- Snyk — проверка уязвимостей в зависимостях и контейнерах
Это не модный стек — это то, что позволяет командам выпускать настоящие, масштабируемые, надёжные AI-продукты.
Без него — воздушные замки. С ним — реальные релизы.
Где ты в этом всём?
Ты ML-инженер? Научись писать Dockerfile. Это спасёт твою команду от боли.
Ты DevOps? Погрузись в ML. Станешь опорой всей команды.
Ты тимлид? Не жди, пока начнёт гореть. Инвестируй в DevOps с первого дня.
Без него ИИ останется в Jupyter-блокнотах. С ним — станет продуктом.
Настоящая магия ИИ — в доставке
Контейнеры. CI/CD. GitOps.
Это не просто модные слова. Это — инженерная основа ИИ в 2025 году.
LLM впечатляют. Но настоящая магия —
это когда всё работает от обучения до продакшена в нужный момент, без сбоев.
Спасибо за прочтение! Обязательно загляни в видеоверсию — там больше инсайтов и визуализации.
Подпишись
⭐ Telegram | Блог
🎬 YouTube
🐦 Twitter
🎨 Instagram
🐘 Mastodon
🧵 Threads
🎸 Facebook
🧊 Bluesky
🎥 TikTok
💻 LinkedIn
📣 daily.dev Squad
🧩 LeetCode
🐈 GitHub
Комьюнити IT-экспертов
Этот контент создан искусственным интеллектом?
Нет! Каждая статья — результат моей работы, наполненной страстью к Docker и десятилетиями опыта в IT. Я применяю ИИ для улучшения грамматики, чтобы обеспечить четкость технических деталей, однако все идеи, стратегии и рекомендации исключительно мои. Этот метод иногда может вызывать срабатывание детекторов ИИ, но можете быть уверены, что вся представленная информация и опыт — подлинно мои.
