Зберігає лише ваги моделі у вигляді бінарних файлів, не рахуючи метадані та зв'язки між кроками конвеєрів.

Зберігає секрети доступу до баз даних і ключі шифрування, щоб конвеєрb могли читати дані без IAM‑ролей.

Зберігає артефакти, виконання та їх зв'язки, формуючи lineage граф для відтворюваності й аудиту конвеєрів.

Зберігає лише системні CPU/RAM logs, не відстежуючи дані, моделі, версії й контекст експериментів.

Використовує лише try_number, бо номер спроби визначає, який інтервал даних треба читати при повторній спробі.

Використовує data_interval_start і data_interval_end, бо вони задають межі інтервалу даних для конкретного DAG-run.

Використовує лише logical_date, бо він завжди дорівнює фактичному часу старту та визначає межі інтервалу.

Використовує лише run_id, бо run_id кодує часові межі і може напряму перетворюватись у WHERE-фільтр.

Digest гарантує автоматичне оновлення базового образу, тому security-patch застосовуються без зміни маніфестів.

Digest гарантує крос-registry ідентичність навіть при різних маніфестах, тому його можна не перевіряти.

Digest гарантує, що збірки з одного Dockerfile завжди дадуть однаковий результат без pin-версій залежностей.

Digest гарантує незмінність отриманого артефакту образу, але не гарантує детермінізм збірки без фіксації inputs.

Реєструє модель у Model Registry, а фінальний stage виконує промоцію версії моделі у Production stage.

Зберігає секрети доступу до сховищ, а на фінальному етапі виконує їх заміну за допомогою вбудованого менеджера пакетів.

Компілює та збирає залежності/артефакти, а в фінальний stage копіює лише потрібні результати для runtime виконання.

Виконує робоче прогнозування, але фінальний етап містить лише засоби розроблення для налагодження контейнера в робочому середовищі.

Збирає проміжний stage тільки з --no-cache, бо кешування несумісне з multi-stage і завжди ламає збірку.

Збирає проміжний stage (builder/debug) через --target, перевіряє артефакти, а в фінальний stage копіює лише потрібне.

Збирає проміжний stage, а потім копіює весь файловий system у runtime, щоб зберегти максимальну відтворюваність.

Збирає лише фінальний stage, а debug-утиліти додає в runtime, щоб їх можна було виконувати прямо в production.

Насамперед блоки підбору гіперпараметрів, AutoML-пошук і масове порівняння експериментів.

Інтеграційний та інфраструктурний код: підготовка даних, перевірка якості, побудова ознак, оркестрація, розгортання, моніторинг і керування ресурсами.

Переважно засоби аналітичної візуалізації, побудови графіків та підготовки презентацій результатів.

Переважно математичне ядро моделі: функція втрат, оптимізатор, архітектура мережі та обчислення градієнтів.

Виконує оркестрацію контейнерів як кластерний планувальник, розподіляючи поди по вузлах із GPU.

Надає контейнерам доступ до NVIDIA GPU, конфігуруючи runtime та передаючи GPU-ресурси в середовище контейнера.

Емулює GPU на CPU для прискорення інференсу, коли фізичні GPU відсутні в інфраструктурі.

Замінює GPU-драйвер на хості, інсталюючи драйвери всередині контейнера без жодних залежностей від ОС.

SBOM-файл автоматично виправляє знайдені вразливості під час сканування.

Це забезпечує можливість аналізу безпеки компонентів на різних етапах CI/CD без доступу до самого середовища виконання або вихідного коду.

Сканування SBOM використовується виключно для перевірки ліцензійної чистоти, а не для пошуку CVE.

Це дозволяє виявити вразливості в закритих бінарних файлах, які неможливо розпакувати.