Метадані й артефакти завжди зберігаються в registry; Tracking Server не зберігає ні метрик, ні артефактів.

Backend store зберігає метадані (params/metrics/tags), а artifact store зберігає великі артефакти; для повного відновлення потрібні обидва.

Artifact store зберігає метадані run-ів, а backend store зберігає бінарні моделі як BLOB.

Увесь стан MLflow зберігається в одному локальному каталозі у worker; Tracking Server потрібен лише для UI й не має сховищ.

Local обов'язково виконується по GPU, а global - тільки на CPU.

Local завжди швидший, бо «має менше даних», а global повільний і ресурсний.

Global пояснення розкривають загальні патерни моделі (feature importance для всієї вибірки), а local пояснення (LIME/SHAP) - дають раціональні причини конкретного прогнозу.

Global застосовується тільки до класифікаційних моделей, а local - тільки до регресійних.

Вони містять лише застосунок і runtime‑залежності без shell і пакетних менеджерів, що зменшує attack surface у разі компрометації контейнера.

Вони забезпечують вищу точність моделі, оскільки автоматично оптимізують ваги та квантують параметри під час збірки образу.

Вони спрощують debug у production, оскільки стандартно включають shell, curl і пакетний менеджер для оперативних hotfix‑ів.

Вони гарантують сумісність між будь-якими версіями CUDA, тому усувають ризики mismatch драйверів і runtime‑бібліотек.

Виконання всіх етапів у межах одного великого скрипту, щоб уникнути overhead від orchestration.

Декомпозиція pipeline на незалежні, параметризовані кроки з чітко визначеними входами, виходами та залежностями.

Збереження проміжних артефактів лише локально на машині розробника для пришвидшення виконання.

Ручний запуск критичних етапів pipeline для кращого контролю над результатом.

Підключити GPU на етапі docker build, щоб "вшити" драйвер у фінальний образ і не залежати від конфігурації хоста.

Використовувати вбудовану емуляцію GPU у Docker Engine, запускаючи контейнер як CPU‑процес.

Встановити NVIDIA driver на хості, налаштувати NVIDIA Container Toolkit/Runtime і запускати контейнер з виділенням GPU, використовуючи сумісний CUDA runtime.

Встановити NVIDIA driver всередині образу й запускати контейнер без будь-яких GPU‑налаштувань на хості та без спеціального runtime.

Він автоматично зменшує кількість шарів у нейромережі при ознаках перенавчання, змінюючи архітектуру без зміни trial‑параметрів.

Він очищує тренувальний датасет від дублікатів на кожному кроці, щоб зменшити використання GPU‑пам'яті для поточного trial.

Він дочасно зупиняє trial, якщо проміжні значення метрики суттєво гірші за порівняльну статистику попередніх trial‑ів на тому самому кроці.

Він автоматично видаляє "слабкі" ознаки за важливістю після першої епохи, щоб прискорити навчання поточного trial.

Security, Availability, Processing Integrity, Confidentiality та Privacy як домени контролів і доказової бази.

Model Accuracy, Data Drift, Concept Drift та Bias як домени SOC 2, що визначають аудит ML-метрик.

Latency, Throughput, GPU Utilization та Cost як домени SOC 2, що визначають відповідність сервіс-якості.

Fairness, Explainability, Reproducibility та Traceability як домени SOC 2, що замінюють security вимоги.

Замінює point‑in‑time join, бо online store самостійно реконструює історичний стан ознак для training.

Виконує пошук гіперпараметрів і зберігає найкращий trial як стандартну конфігурацію ознак для інференсу.

Гарантує промоцію моделі зі Staging у Production, щоб online store завжди використовував "champion" версію.

Записує обчислені значення ознак в online store, щоб мінімізувати затримку (latency) для онлайн‑інференсу.

Регулярний overwrite сирих даних «останньою версією», щоб у raw layer завжди залишався тільки актуальний стан.

Зберігання лише агрегованих статистик у raw layer для економії обсягу та прискорення запитів аналітики.

Append-only/immutability: сирі дані зберігаються «як є» і з історією, без перезапису існуючих записів.

In-place очищення та дедуплікація сирих даних одразу в raw layer, щоб downstream бачив лише «чисту правду».

Забезпечує версіонування даних, тому замінює DVC і механізми контрольованого зберігання даних.

Забезпечує автоматичний підбір гіперпараметрів, тому замінює HPO та експеримент-трекінг у проєкті.

Забезпечує drift detection, та забезпечує моніторинг розподілів ознак і quality gates перед випуском.

Забезпечує переносимість і виконання моделей у стандартному форматі між різними фреймворками та runtimes.