MLflow 3.2 — open-source платформа з новим LoggedModel API, аліасами champion/challenger замість Stage, інтеграцією Unity Catalog та MLServer з нижчою p99. Практичний посібник із бойовим досвідом на 2026.
Практичний посібник з Optuna 4.9 для Python-розробників: TPE-семплер, прунінг з Hyperband, розподілені дослідження, багатоцільова оптимізація, інтеграція з XGBoost, LightGBM, scikit-learn та MLflow 3.
Практичний посібник з розгортання ML-моделей на FastAPI у 2026: lifespan-події, Pydantic v2 з Rust-ядром, батчинг, Docker-збірка та Prometheus-моніторинг. Робочий код від scikit-learn до продакшн-API.