Introducere în Integrarea Continuă/Livrarea Continuă pentru Machine Learning

CI/CD pentru Machine Learning

Ravi Bhadauria

Machine Learning Engineer

Prezentare generală SDLC

  • SDLC: Ciclul de Viață al Dezvoltării Software
  • Abordare sistematică ce acoperă dezvoltarea software de la început până la final
  • Fluxul SDLC reprezintă succesiunea de pași urmați pentru atingerea obiectivelor:
    • Build: compilarea și/sau împachetarea codului, rezolvarea dependențelor
    • Test: asigură funcționalitatea, calitatea și fiabilitatea codului
    • Deploy: procesul de punere la dispoziție a software-ului într-un mediu specific

  Diagramă de dependențe a etapelor fluxului SDLC. Build este primul pas, urmat de test și deploy.

CI/CD pentru Machine Learning

SDLC în machine learning

  • Dezvoltarea machine learning poate fi complexă și consumatoare de timp
    • Modelul este un algoritm care evoluează dinamic
    • Ingineria datelor este esențială
  • Integrarea Continuă/Livrarea Continuă reduce erorile și asigură livrarea rapidă a software-ului ML de calitate
  • Esențial pentru machine learning și experimentare eficientă
1 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/making-the-machine-the-machine-learning-lifecycle
CI/CD pentru Machine Learning

Ce este CI/CD?

  • Integrarea Continuă (CI): Practica de a construi, testa și fuziona frecvent modificările de cod într-un depozit comun
  • Permite detectarea timpurie a problemelor de integrare și menținerea unui cod consistent
  • Livrarea Continuă (CD): Asigură că modificările de cod pot fi implementate în producție oricând, dar necesită aprobare manuală
  • Implementarea Continuă (CD): Implementează automat modificările de cod în producție, fără intervenție manuală
CI/CD pentru Machine Learning

CI/CD în machine learning

  • Dependența de date: Versionarea și gestionarea datelor
  • Experimentare: Automatizarea ajustării hiperparametrilor
  • Versionarea modelelor: Îmbunătățirea colaborării
  • Paradigma de testare: Depășește testarea funcțională și unitară tradițională
  • Provocări în implementarea continuă: Complexități în servirea, monitorizarea și actualizarea modelelor
CI/CD pentru Machine Learning

Domeniul de aplicare al cursului

Reprezentare grafică a etapelor unui proiect de machine learning, evidențiind Pregătirea Datelor, Dezvoltarea Modelului și Evaluarea și Ajustarea Modelului.

CI/CD pentru Machine Learning

Rezumat

  • Fluxul SDLC implică construirea, testarea și implementarea codului
  • Integrarea Continuă (CI) asigură fuzionarea frecventă a codului și detectarea timpurie a problemelor
  • Livrarea Continuă (CD) permite implementarea modificărilor cu aprobare manuală
  • Implementarea Continuă (CD) automatizează implementarea codului fără intervenție manuală
  • CI/CD în Machine Learning permite
    • Versionarea datelor
    • Construirea și versionarea modelelor
    • Automatizarea experimentelor
    • Testarea
    • Implementarea
CI/CD pentru Machine Learning

Să exersăm!

CI/CD pentru Machine Learning

Preparing Video For Download...