Machine Learning के लिए Continuous Integration/Continuous Delivery का परिचय

Machine Learning के लिए CI/CD

Ravi Bhadauria

Machine Learning Engineer

SDLC ओवरव्यू

SDLC: Software Development Life Cycle
शुरुआत से अंत तक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट का व्यवस्थित तरीका
SDLC वर्कफ़्लो उन चरणों का क्रम है जिनसे लक्ष्य पूरे होते हैं:
- Build: कोड को कम्पाइल/पैकेज करना, डिपेंडेंसी हल करना
- Test: कोडबेस की फंक्शनैलिटी, क्वालिटी, और रिलायबिलिटी सुनिश्चित करना
- Deploy: किसी विशेष एन्वायरनमेंट में सॉफ्टवेयर उपलब्ध कराना

SDLC वर्कफ़्लो के चरणों का डिपेंडेंसी प्लॉट। Build पहला चरण है, फिर test और deploy।

Machine learning डेवलपमेंट जटिल और समय लेने वाला हो सकता है
- मॉडल एक एल्गोरिदम है जो डायनामिक रूप से बदलता है
- डेटा इंजीनियरिंग महत्वपूर्ण है
Continuous Integration/Continuous Delivery त्रुटियाँ घटाता है और उच्च-गुणवत्ता ML सॉफ्टवेयर तेज़ी से डिलिवर करता है
कुशल machine learning और एक्सपेरिमेंटेशन के लिए आवश्यक

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

Continuous Integration (CI): बार-बार कोड बदलाओं को बिल्ड, टेस्ट, और साझा रिपॉजिटरी में मर्ज करने की प्रैक्टिस
डेवलपर्स को इंटीग्रेशन इश्यूज़ जल्दी पकड़ने और कोडबेस को सुसंगत रखने में मदद करता है

Continuous Delivery (CD): कोड बदलाओं को कभी भी प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने लायक बनाता है, पर मैनुअल अप्रूवल चाहिए
Continuous Deployment (CD): बिना मैनुअल दखल के कोड बदलाओं को स्वतः प्रोडक्शन में डिप्लॉय करता है

Data Dependency: डेटा वर्ज़निंग और मैनेजमेंट स्ट्रैटेजी
Experimentation: हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग का ऑटोमेशन
Model Versioning: सहयोग में सुधार
Testing Paradigm: पारंपरिक फंक्शनल और यूनिट टेस्टिंग से आगे
Continuous Deployment चुनौतियाँ: मॉडल सर्विंग, मॉनिटरिंग, और अपडेट की जटिलताएँ

Machine learning प्रोजेक्ट के चरणों का प्लॉट, खासकर Data Preparation, Model Development, और Model Evaluation and Tuning पर जोर।

Software Development Life Cycle वर्कफ़्लो में कोड का build, test, और deploy शामिल है
Continuous Integration (CI) बार-बार मर्जिंग और इश्यूज़ की समय रहते पहचान सुनिश्चित करता है
Continuous Delivery (CD) मैनुअल अप्रूवल के साथ डिप्लॉयमेंट की अनुमति देता है
Continuous Deployment (CD) बिना मैनुअल दखल के डिप्लॉयमेंट ऑटोमेट करता है
Machine Learning में CI/CD सक्षम करता है
- डेटा वर्ज़निंग
- मॉडल बनाना और मॉडल वर्ज़निंग
- एक्सपेरिमेंट्स का ऑटोमेशन
- टेस्टिंग
- डिप्लॉयमेंट

Machine Learning के लिए CI/CD