🚀 Новый пайплайн деплоя моделей с помощью Argo Workflows

Сегодня хочу рассказать о нашей новой фиче — пайплайне для вывода моделей в прод с помощью Argo Workflows. Если кратко: теперь это быстро, прозрачно и воспроизводимо.

💡 Зачем вообще Argo?
Argo Workflow — это Kubernetes-native инструмент для управления workflow’ами. А для нас это значит: можно собирать весь процесс вывода модели от загрузки артефактов до деплоя только лишь используя всем привычные Helm чарты.

🛠 Что внутри пайплайна?
Базовая версия включает:

1. Хранение окружений и моделей в MLFlow/S3 без Docker
2. Поднятие моделей только лишь с использованием YAML
3. Запуск подов в соответствии с правилом: 1 Модель - 1 Pod
4. Все шаги изолированы, логируются, можно перезапустить с любого этапа.

🎯 Что это даёт?

1. Ускорение вывода моделей
2. Минимизация ручных ошибок
3. Полная трассировка всех изменений
4. Простота откатов, если что-то пошло не так

Подробнее об этом я рассказываю в докладе на DevOpsConf2025 о котором будет следующий пост.

📦 Скоро залью шаблон в open-source — будет удобно адаптировать под свои задачи.

Если интересно, могу сделать мини-гайд по настройке такого пайплайна — пиши в комменты 😉