Курс за обучение по CI/CD за ИИ: Автоматизиране на изграждането и внедряването на модели, базирани на Docker

Въведение в CI/CD за работни потоци с ИИ

• Уникални предизвикателства при конвейерите за доставка на ИИ модели
• Сравнение между традиционните DevOps и MLOps процеси
• Основни компоненти на автоматизираното внедряване на модели

Контейнеризиране на ИИ модели с Docker

• Проектиране на ефективни Dockerfiles за машинно обучение и инференция
• Управление на зависимости и артефакти на модели
• Изграждане на сигурни и оптимизирани образи

Настройване на CI/CD конвейери

• Опции за CI/CD инструменти и техните екосистеми
• Изграждане на конвейери за автоматизирано опаковане на модели
• Валидиране на конвейерите с автоматизирани проверки

Тестване на ИИ модели в CI

• Автоматизиране на проверките за цялост на данните
• Модулни и интеграционни тестове за моделни услуги
• Валидиране на производителността и регресията

Автоматизирано внедряване на ИИ услуги, базирани на Docker

• Внедряване на ИИ контейнери в облачни среди
• Прилагане на blue-green и canary внедрявания
• Стратегии за връщане назад при неуспешни внедрявания

Управление на версиите на модели и артефакти

• Използване на регистри за контрол на версиите на модели и контейнери
• Маркиране, подписване и популяризиране на образи
• Координиране на актуализациите на модели между услугите

Мониторинг и наблюдаемост в CI/CD за ИИ

• Проследяване на производителността на конвейерите и моделите
• Известяване при неуспешни изграждания или отклонения в моделите
• Проследяване на поведението при инференция в различни среди

Мащабиране на CI/CD конвейери за ИИ системи

• Паралелизиране на изгражданията за големи модели
• Оптимизиране на изчислителните и складовите ресурси
• Интегриране на разпределени и отдалечени изпълнители

Обобщение и следващи стъпки