Містить порогові значення метрик (наприклад, AUC), за яких модель автоматично переводиться у Production stage.

Фіксує git-commit та версію Python як єдині метадані, потрібні для повної відтворюваності без контролю даних.

Визначає політику розгортання (blue-green/canary/shadow), яку inference-сервіс застосовує під час перемикання трафіку.

Описує схему входів/виходів/параметрів моделі для валідації сумісності даних і контракту інференсу між компонентами.

Порівнює дві моделі в реєстрі й автоматично підміняє champion, якщо challenger має менший розмір артефакту.

Порівнює значення метрик між двома станами проєкту (workspace/commits/tags), щоб показати зміни метрик між версіями конвеєрів.

Порівнює два Dockerfile, щоб визначити, який з них дає менший образ і мінімізує attack surface у production.

Порівнює два датасети по рядках і колонках, щоб обчислити відсоток дублікатів та помилок у схемі даних.

Формує Dockerfile і теги образів, бо склад середовища автоматично пояснює intended use та інтерпретацію виходів моделі.

Формує тільки графіки CPU/RAM/latency, бо нефункціональні метрики сервісу повністю визначають ризики застосування моделі.

Формує model card з intended use, даними оцінювання, метриками по зрізах, обмеженнями та відомими ризиками застосування.

Формує SBOM контейнера, бо список бібліотек і їх ліцензій повністю описує поведінку та ризики ML-моделі.

Використовує лише latest теги базових образів, бо це спрощує підтримку і автоматично дає найновіші security‑patches.

Використовує multi‑stage build: builder‑stage для компіляції/залежностей і runtime‑stage з мінімальним набором артефактів для serving.

Копіює повний conda‑env з training у serving без очищення, бо більший образ завжди означає кращу відтворюваність.

Використовує один універсальний образ для training і serving з усіма toolchain‑залежностями, щоб уникнути розбіжностей середовища.

Реалізує perimeter-security, бо внутрішній VPC є довіреним і не потребує взаємної автентифікації сервісів.

Реалізує лише VPN для адмінів, бо цього достатньо, щоб захистити доступ сервіс-до-сервісу в production.

Реалізує лише секрети в env-змінних, бо сам факт наявності секретів гарантує коректну авторизацію.

Реалізує least privilege IAM, перевірену ідентичність сервісів, mTLS між компонентами та політики доступу незалежно від мережевої зони.

Збільшити регуляризацію, бо надмірна впевненість завжди означає перенавчання.

Просто зменшити поріг прийняття рішення, бо це виправляє проблему некаліброваних ймовірностей.

Виконати калібрування ймовірностей, наприклад temperature scaling або Platt scaling, щоб узгодити predict_proba() з реальними частотами.

Перенавчити модель із логарифмічними шансами як цільовою змінною, бо це автоматично усуне надмірну впевненість.

Бо кодування залежить від random seed; необхідно зафіксувати seed, і можливо уникнути витоку без зміни процедури валідації.

Бо кодування не використовує таргет-статистики; достатньо порахувати середні по категоріях на всьому dataset до split.

Бо leakage виникає лише в online; можна використовувати target encoding в training, а в production замінити його на one-hot.

Бо кодування використовує таргет-статистики; треба робити out-of-fold/cross-fitting encoding всередині CV/pipeline, не "підглядаючи" у валідацію.

Зберігає історію версій моделей, метадані (параметри, артефакти).

Зберігає лише Docker-образи, бо моделі у registry ідентичні контейнерним образам.

Виконує тільки storage, тому traceability моделі залежить виключно від external CI/CD систем.

Автоматично створює опис моделі (model card) при кожному запиті, бо registry - це візуальний інтерфейс.

Inventory замінює observability, бо перелік моделей автоматично дає метрики latency, drift і бізнес-якість.

Registry фокусується на версіях і деплоймент-артефактах, а inventory покриває повний каталог моделей, контекст ризиків і відповідальність.

Registry зберігає лише датасети, тому не може містити моделі, метрики та історію релізів у production.

Inventory потрібен лише для LLM, бо класичні ML-моделі не потребують governance і ніколи не підлягають аудиту.

Замінює потребу у version control, бо всі зміни фіксуються в MLproject файлі.

Дозволяє повністю відмовитися від контейнеризації та керування залежностями в команді.

Автоматично підвищує точність моделі завдяки уніфікованому формату проєкту.

Забезпечує відтворюваний і стандартизований запуск ML-рішення в різних середовищах та для різних ролей без ручного налаштування.