Průběžná integrace a průběžné nasazování (CI/CD)

Strojové učení od začátku do konce

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

CI/CD v životním cyklu ML

Fáze nasazení v životním cyklu strojového učení

Strojové učení od začátku do konce

Principy CI/CD

Průběžná integrace (CI)

  • Pravidelné slučování do centrálního repozitáře
  • Automatické testování pro odhalování chyb

Průběžná integrace znázorněná aktualizujícím se mrakem

Průběžné nasazování (CD)

  • Automatické nasazování aktualizací kódové základny do produkce
  • Často kombinováno s CI

Průběžné nasazování znázorněné raketou

Strojové učení od začátku do konce

CI/CD ve strojovém učení

CI/CD je klíčové pro produkci / iteraci

  • Např.: automatizace zahrnutí nových dat pacientů
  • Pomáhá předcházet datovému driftu

 

CI/CD v ML:

  • Pravidelné přetrénování modelů
  • Testování výkonu
  • Automatizované nasazování na základě pravidel
Strojové učení od začátku do konce

CI/CD s AWS Elastic Beanstalk

AWS Elastic Beanstalk (EB):

  • Plně spravovaná služba pro nasazení a škálování aplikací a služeb
  • Instalace EB
eb init


eb create heart_disease_env


eb deploy


eb open
Strojové učení od začátku do konce

Alternativy k EB (1)

Azure Machine Learning:

  • Služby pro hodnocení v reálném čase
  • Spravované výpočetní prostředky pro trénování
  • Monitorování výkonu v produkčním prostředí
Strojové učení od začátku do konce

Alternativy k EB (2)

GCP App Engine:

  • Podobná alternativa k AWS EB nebo Azure Machine Learning
Strojové učení od začátku do konce

Alternativy k EB (3)

Kubernetes:

  • Open-source systém pro orchestraci kontejnerů
  • Automatizuje nasazení, škálování a správu kontejnerizovaných aplikací
  • Kompatibilita s hlavními cloudovými platformami
  • Strmější křivka učení, ale větší kontrola
Strojové učení od začátku do konce

Alternativy k EB (4)

A mnoho dalších!

Strojové učení od začátku do konce

Pojďme procvičovat!

Strojové učení od začátku do konce

Preparing Video For Download...