📦 Kubernetes for ML Engineers — практическое руководство по продакшну ML-моделей

[Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers](https://github.com/Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers) — это открытое и очень доступное пошаговое руководство по использованию Kubernetes для машинного обучения. Проект помогает ML-инженерам перенести свои модели из Jupyter-блокнота в стабильное, масштабируемое продакшн-окружение.

🚀 Что внутри:
• Как собрать Docker-образ с моделью
• Как задеплоить его в кластер
• Примеры с REST API для инференса
• Конфигурация Pod'ов, Service'ов, Ingress
• Хостинг моделей с autoscaling
• Набор манифестов YAML — можно адаптировать под себя

🧠 Особенно полезно:
• ML-инженерам без опыта DevOps
• Для обучения Kubernetes через реальные ML-задачи
• Для продакшн-деплоя моделей с минимальными усилиями

📂 Всё по делу: чисто, практично и без лишней теории. Просто бери и запускай.

🔗 GitHub: github.com/Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers

#kubernetes #mlops #machinelearning #devops #docker #opensource