Curs de pregatire CI/CD pentru AI: Automatizarea Build-urilor și Deploy-urilor de Modele Bazate pe Docker

Introducere în CI/CD pentru fluxurile de lucru AI

• Provocări unice ale pipeline-urilor de livrare a modelelor AI
• Comparație între procesele tradiționale DevOps și MLOps
• Componentele de bază ale deploy-ului automat al modelelor

Containerizarea modelelor AI cu Docker

• Proiectarea de Dockerfile-uri eficiente pentru inferența ML
• Gestionarea dependențelor și a artefactelor modelelor
• Build-ul de imagini securizate și optimizate

Configurarea pipeline-urilor CI/CD

• Opțiuni de tooling CI/CD și ecosistemele acestora
• Construirea de pipeline-uri pentru împachetarea automată a modelelor
• Validarea pipeline-urilor cu verificări automate

Testarea modelelor AI în CI

• Automatizarea verificărilor de integritate a datelor
• Teste unitare și de integrare pentru serviciile de modele
• Validarea performanței și a regresiilor

Deploy-ul automat al serviciilor AI bazate pe Docker

• Deploy-ul containerelor AI în medii cloud
• Implementarea rollout-urilor blue-green și canary
• Strategii de rollback pentru deploy-uri eșuate

Gestionarea versiunilor și artefactelor modelelor

• Utilizarea registry-urilor pentru controlul versiunilor modelelor și containerelor
• Etichetarea, semnarea și promovarea imaginilor
• Coordonarea actualizărilor modelelor între servicii

Monitorizare și observabilitate în CI/CD pentru AI

• Urmărirea performanței pipeline-urilor și a modelelor
• Alerte pentru build-uri eșuate sau deviații ale modelelor
• Trasarea comportamentului de inferență între medii

Scalarea pipeline-urilor CI/CD pentru sistemele AI

• Paralelizarea build-urilor pentru modele mari
• Optimizarea resurselor de calcul și stocare
• Integrarea runner-ilor distribuiți și remote

Rezumat și pașii următori