У компании есть экспериментальная модель машинного обучения, которую необходимо проверить на производственном трафике без влияния на текущую рабочую модель. Только одна модель может обрабатывать запросы пользователей одновременно. Какой подход к развертыванию позволяет оценить предсказания новой модели в продакшене, не затрагивая рабочий трафик?

Теневое развертывание (Shadow deployment) позволяет направлять копии производственного трафика на новую модель, не затрагивая текущую рабочую модель. Новая модель делает предсказания, но эти предсказания не используются для обслуживания пользователей. Это позволяет оценить производительность, задержку и точность новой модели в реальных условиях без риска для пользователей. A/B-тестирование предполагает разделение реального трафика между моделями, что не подходит, если только одна модель может обрабатывать запросы. Канареечное развертывание постепенно направляет часть реального трафика на новую модель, что также влияет на пользователей. Сине-зеленое развертывание переключает весь трафик на новую версию, что не позволяет одновременную оценку без влияния на текущую модель.