कॉन्टिन्युअस इंटीग्रेशन और कॉन्टिन्युअस डिप्लॉयमेंट (CI/CD)

एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

ML लाइफसाइकल में CI/CD

मशीन लर्निंग लाइफसाइकल का डिप्लॉयमेंट चरण

CI/CD सिद्धांत

Continuous Integration (CI)

नियमित रूप से सेंट्रल रिपॉज़िटरी में मर्ज करना
बग पहचानने के लिए ऑटोमेटिक टेस्टिंग शामिल होती है

अपडेट होती क्लाउड से दर्शाया गया Continuous Integration

Continuous Deployment (CD)

कोडबेस के अपडेट्स को प्रोडक्शन में अपने-आप डिप्लॉय करना
अक्सर CI के साथ जोड़ा जाता है

रॉकेट से दर्शाया गया Continuous Deployment

मशीन लर्निंग में CI/CD

प्रोडक्शन/इटरशन के लिए CI/CD ज़रूरी है

जैसे: नए पेशेंट डेटा को ऑटोमैट करें
डेटा ड्रिफ्ट से बचने में मदद करता है

ML में CI/CD:

मॉडलों को नियमित रूप से रीट्रेन करें
परफॉर्मेंस की टेस्टिंग
नियम-आधारित ऑटोमेटेड डिप्लॉयमेंट

AWS Elastic Beanstalk के साथ CI/CD

AWS Elastic Beanstalk (EB):

एप्लिकेशन/सर्विसेज के डिप्लॉयमेंट और स्केलिंग के लिए फुली-मैनेज्ड सर्विस
EB इंस्टॉल करें

eb init


eb create heart_disease_env


eb deploy


eb open

EB के विकल्प (1)

Azure Machine Learning:

रियल-टाइम स्कोरिंग सर्विसेज
ट्रेनिंग के लिए मैनेज्ड कंप्यूट रिसोर्सेज
प्रोडक्शन एन्वायरनमेंट्स में परफॉर्मेंस मॉनिटरिंग

EB के विकल्प (2)

GCP App Engine:

AWS EB या Azure Machine Learning जैसा विकल्प

EB के विकल्प (3)

Kubernetes:

ओपन-सोर्स कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम
कंटेनराइज़्ड एप्लिकेशनों का डिप्लॉयमेंट, स्केलिंग, मैनेजमेंट ऑटोमेट करता है
कई बड़े क्लाउड प्लेटफॉर्म्स के साथ कम्पैटिबिलिटी
सीखना कठिन, पर कंट्रोल ज़्यादा देता है

EB के विकल्प (4)

और भी कई विकल्प!

अभ्यास करते हैं!

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