Makine Öğrenimi için Sürekli Entegrasyon/Sürekli Teslimata Giriş

Machine Learning için CI/CD

Ravi Bhadauria

Machine Learning Engineer

SDLC Genel Bakış

SDLC: Software Development Life Cycle
Baştan sona yazılım geliştirmeyi kapsayan sistematik yaklaşım
SDLC iş akışı, belirli hedeflere ulaşmak için izlenen adım dizisidir:
- Build: kodu derleme ve/veya paketleme, bağımlılıkları çözme
- Test: kod tabanının işlevsellik, kalite ve güvenilirliğini doğrulama
- Deploy: yazılımı belirli bir ortamda kullanıma sunma süreci

SDLC iş akışı adımlarının bağımlılık grafiği. İlk adım Build, ardından Test ve Deploy gelir.

Makine öğrenimi geliştirme süreci karmaşık ve zaman alıcı olabilir
- Model, dinamik olarak evrilen bir algoritmadır
- Veri mühendisliği önemlidir
Sürekli Entegrasyon/Sürekli Teslimat, hataları azaltır ve yüksek kaliteli ML yazılımının daha hızlı teslimini sağlar
Verimli makine öğrenimi ve deneyler için gereklidir

¹ https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/making-the-machine-the-machine-learning-lifecycle

Sürekli Entegrasyon (CI): Kod değişikliklerini sık sık derleme, test etme ve paylaşılan bir depoya birleştirme pratiği
Geliştiricilerin entegrasyon sorunlarını erken tespit etmesini ve tutarlı bir kod tabanı sürdürmesini sağlar

Sürekli Teslimat (CD): Kod değişikliklerinin istenen anda üretime dağıtılabilmesini sağlar; ancak manuel onay gerekir
Sürekli Dağıtım (CD): Kod değişikliklerini manuel müdahale olmadan otomatik olarak üretime alır

Veri Bağımlılığı: Veri sürümlendirme ve yönetim stratejileri
Deneyler: Hiperparametre ayarlamasının otomasyonu
Model Sürümlendirme: İş birliğini geliştirme
Test Paradigması: Geleneksel fonksiyonel ve birim testlerinin ötesine geçer
Sürekli Dağıtım Zorlukları: Model sunumu, izleme ve güncellemelerdeki karmaşıklıklar

Makine öğrenimi proje adımlarının grafiği; Veri Hazırlama, Model Geliştirme ve Model Değerlendirme/Ayarlama adımları vurgulanmış.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü (SDLC) akışı, kodu derleme, test etme ve dağıtmayı içerir
Sürekli Entegrasyon (CI), sık kod birleştirmeyi ve sorunların erken tespitini sağlar
Sürekli Teslimat (CD), kod değişikliklerinin manuel onayla dağıtılabilmesini sağlar
Sürekli Dağıtım (CD), kod dağıtımını manuel müdahale olmadan otomatikleştirir
Makine Öğreniminde CI/CD şunları sağlar:
- Veri sürümlendirme
- Model kurma ve model sürümlendirme
- Deneylerin otomasyonu
- Test
- Dağıtım

Machine Learning için CI/CD