diff --git a/labs/lab2.md b/labs/lab2.md
index ae9c29c..fe7f115 100644
--- a/labs/lab2.md
+++ b/labs/lab2.md
@@ -33,8 +33,9 @@
 -----
 16. Проанализировать все прогоны и выбрать модель, показывающую наилучшее качество. 
 Обучить эту модель на всей выборке (а не только на train-части), залогировать ее. В реестре моделей установить ей тэг `Production`. Эту модель мы будем деплоить в следующей лабораторной работе.
-17. Актуализировать файлы `requirements.txt` и `README.md`, `.gitignore` 
-18. Отправить изменения на github. Сохранить на флешку или иным способом директорию `./mlflow`
+17. Сохранить и закоммитить два скриншота из интерфейса mlflow с метриками качества и версиями зарегистрированной модели.
+18. Актуализировать файлы `requirements.txt` и `README.md`, `.gitignore` 
+19. Отправить изменения на github. Сохранить на флешку или иным способом директорию `./mlflow`
 
 
 
@@ -238,9 +239,17 @@ mlflow.sklearn.log_model(...)
 * файл `requirements.txt`
 * список используемых столбцов
 
- В реестре моделей установить ей тэг `Production`
+В реестре моделей установить ей тэг `Production`
 
-### 17. 
+### 17
+Сохранить в папке `research` и закоммитить два скриншота из интерфейса mlflow:
+* Скриншот всех прогонов и их графиков с метриками качества.
+![model_runs](model_runs.png)
+* Скриншот зарегистрированных версий моделей 
+![model_versions](model_versions.png)
+
+
+### 18
 Актуализировать файлы `README.md`, `.gitignore`.
 
 В Readme нужно 
@@ -249,10 +258,10 @@ mlflow.sklearn.log_model(...)
 
 В `.gitignore` добавить в исключения папку с артефактами mlflow, и базу `mlruns.db`.
 
-Убедитесь, что скрипт по запуску **должен быть обязательно закоммичен!** 
+> Убедитесь, что скрипт по запуску **должен быть обязательно закоммичен!** 
 
 
-### 18. 
+### 19
 Отправить изменения на github. 
 
 Сохранить на флешку или иным способом директорию `./mlflow`. Убедитесь, что в ней содержится папка `mlartifacts` и база `mlruns.db`
@@ -266,3 +275,4 @@ mlflow.sklearn.log_model(...)
 1. Для чего используется фреймворл mlfow?
 1. Что такое "гиперпараметры модели" для чего и как их настраивать?
 1. Как выглядит пайплайн работы модели, какие шаги в нем могут быть? 
+
diff --git a/labs/model_runs.png b/labs/model_runs.png
new file mode 100644
index 0000000..a23f091
Binary files /dev/null and b/labs/model_runs.png differ
diff --git a/labs/model_versions.png b/labs/model_versions.png
new file mode 100644
index 0000000..b5f13d7
Binary files /dev/null and b/labs/model_versions.png differ