Formation CI/CD pour l’IA : Automatiser la construction et le déploiement de modèles basés sur Docker

Introduction au CI/CD pour les flux de travail d’IA

• Défis uniques des pipelines de livraison de modèles d’IA
• Comparaison entre les processus DevOps traditionnels et le MLOps
• Composants essentiels du déploiement automatisé de modèles

Conteneurisation des modèles d’IA avec Docker

• Conception de Dockerfiles efficaces pour l’inférence ML
• Gestion des dépendances et des artefacts de modèles
• Construction d’images sécurisées et optimisées

Configuration des pipelines CI/CD

• Options d’outillage CI/CD et leurs écosystèmes
• Création de pipelines pour l’empaquetage automatisé des modèles
• Validation des pipelines à l’aide de contrôles automatisés

Test des modèles d’IA dans le cadre du CI

• Automatisation des vérifications d’intégrité des données
• Tests unitaires et d’intégration pour les services de modèles
• Validation des performances et des régressions

Déploiement automatisé des services d’IA basés sur Docker

• Déploiement de conteneurs d’IA dans des environnements cloud
• Mise en œuvre des déploiements blue-green et canary
• Stratégies de retour arrière en cas de déploiement échoué

Gestion des versions et des artefacts de modèles

• Utilisation de registres pour le contrôle des versions des modèles et des conteneurs
• Marquage, signature et promotion des images
• Coordination des mises à jour des modèles entre les services

Surveillance et observabilité dans le CI/CD pour l’IA

• Suivi des performances des pipelines et des modèles
• Alertes en cas d’échec de construction ou de dérive des modèles
• Piste de comportement d’inférence entre les environnements

Échelle des pipelines CI/CD pour les systèmes d’IA

• Parallélisation des constructions pour les grands modèles
• Optimisation des ressources de calcul et de stockage
• Intégration d’exécuteurs distribués et distants

Résumé et prochaines étapes