Pourquoi CI/CD pour l'IA est différent
L'intégration et le déploiement continus pour l'IA diffèrent significativement du CI/CD logiciel standard. Les systèmes IA ont deux artefacts changeants — code et modèles — et leurs performances peuvent se dégrader même si le code ne change pas, lorsque les distributions de données d'entrée changent. Les pipelines CI/CD pour l'IA doivent déclencher et gérer à la fois les changements de code et les changements dans les données d'entraînement, les artefacts de modèles et les configurations.
Composants CI/CD pour l'IA
Les pipelines de données valident les données entrantes pour détecter les problèmes de qualité et les schémas de dérive. Les pipelines d'entraînement reproduisent l'entraînement du modèle de manière déterministe avec des données et hyperparamètres versionnés. Les pipelines d'évaluation exécutent le modèle entraîné sur un jeu de test supervisé et comparent aux métriques de référence. Les pipelines de déploiement exécutent des A/B tests, des déploiements canari et des rollbacks automatiques en cas de dégradation des performances.
Implémentation en entreprise
Traitez les modèles comme des artefacts versionnés dans le registre de modèles, avec une lignée complète des données d'entraînement et des paramètres d'expérience. Implémentez des portes qualité garantissant qu'aucun modèle en dessous des références ne passe en production.