Integración y despliegue continuos (CI/CD)

Machine Learning de extremo a extremo

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

CI/CD en el ciclo de vida de ML

Fase de despliegue del ciclo de vida de ML

Machine Learning de extremo a extremo

Principios de CI/CD

Integración continua (CI)

  • Fusionar regularmente al repositorio central
  • Suele incluir tests automáticos para detectar bugs

Integración continua representada por una nube actualizándose

Despliegue continuo (CD)

  • Desplegar automáticamente cambios de código a producción
  • A menudo se combina con CI

Despliegue continuo representado por un cohete

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CI/CD en aprendizaje automático

CI/CD es clave para producción/iteración

  • Ej.: automatizar la inclusión de nuevos datos de pacientes
  • Ayuda a evitar el data drift

 

CI/CD en ML:

  • Reentrenar modelos con regularidad
  • Probar el rendimiento
  • Despliegue automático basado en reglas
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CI/CD con AWS Elastic Beanstalk

AWS Elastic Beanstalk (EB):

  • Servicio totalmente gestionado para desplegar y escalar apps y servicios
  • Instalar EB
eb init


eb create heart_disease_env


eb deploy


eb open
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Alternativas a EB (1)

Azure Machine Learning:

  • Servicios de scoring en tiempo real
  • Recursos de cómputo gestionados para entrenamiento
  • Monitorización del rendimiento en producción
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Alternativas a EB (2)

GCP App Engine:

  • Alternativa similar a AWS EB o Azure Machine Learning
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Alternativas a EB (3)

Kubernetes:

  • Orquestación de contenedores de código abierto
  • Automatiza despliegue, escalado y gestión de apps en contenedores
  • Compatible con varias nubes principales
  • Curva de aprendizaje mayor, pero con más control
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Alternativas a EB (4)

¡Muchas más!

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¡Vamos a practicar!

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