Помните тот волнующий момент, когда ваша модель наконец-то достигает точности более 95% на тестовом наборе? То чувство, когда вы думаете: «Я взломал код!»? Да, я тоже. Затем реальность бьёт по голове — ваша модель по-прежнему сидит в Jupyter Notebook, а начальник спрашивает: «Когда клиенты смогут реально это использовать?» Включается паника. Я был в такой ситуации, отлаживал её. Давайте разберёмся, как довести вашу модель от состояния «хорошо выглядит при обучении» до «реально влияет на бизнес», не выдёргивая все волосы....

Представьте: вы талантливый разработчик, который только что открыл для себя машинное обучение. Ваш энтузиазм зашкаливает, и внезапно вы думаете: «Эй, держу пари, я мог бы написать более эффективную нейронную сеть, чем те, что предлагают модные библиотеки!» Прежде чем с головой погрузиться в реализацию обратного распространения ошибки, бормоча что-то о градиентном спуске, позвольте мне спасти вас от месяцев отладки и экзистенциальных кризисов. Вот неприятная правда: большинству разработчиков не стоит писать свои собственные алгоритмы машинного обучения....

Начну с признания: однажды я создал конвейер CI/CD, настройку которого заняло больше времени, чем работа над самим проектом, для которого он предназначался. Конвейер имел 47 этапов, три различные среды тестирования и достаточно YAML, чтобы взрослый разработчик прослезился. Самое интересное? Он был предназначен для статического сайта документации, который обновлялся раз в пару месяцев. Если вы когда-либо объясняли, почему для вашего «простого» развёртывания требуется 15 различных инструментов, три уровня оркестрации и степень PhD в DevOps, чтобы это понять, то эта статья для вас....

Представьте: ваш пользователь сидит в кофейне и отчаянно пытается загрузить ваш сайт на телефоне через нестабильный Wi-Fi, а главная страница решает показать ему изображение размером 5 МБ, которое изначально было разработано для 32-дюймового монитора 4K. Он ждёт. И ждёт. И в итоге уходит, переходя к конкурентам. Звучит знакомо? Добро пожаловать в удивительный мир неоптимизированных изображений — где благие намерения сталкиваются с ужасными показателями производительности. Изображения — это тяжеловесы веб-контента, на которые обычно приходится 60–70% общего размера веб-страницы....

Помните то самодовольное чувство, когда ваш код компилируется с первой попытки? То приятное ощущение, когда все тесты проходят успешно? Что ж, приготовьтесь, потому что я собираюсь разрушить этот пузырь быстрее, чем сюжетный поворот в мыльной опере. Ваш код не так надёжен, как вам кажется, и, честно говоря, мой тоже. Давайте начнём с отрезвляющей проверки реальности: 25 февраля 1991 года небольшая ошибка округления — речь идёт о потере точности на 0,000000095 секунды каждые десятые доли секунды — накопилась за 100 часов и привела к тому, что ракета «Пэтриот» не смогла перехватить ракету «Скад»....