Što je CI/CD za AI?
CI/CD za AI (ili ML pipelines) proširuje DevOps principe na specifičnosti strojnog učenja. Dok standardni CI/CD automatizira testiranje i uvođenje koda, AI CI/CD dodaje faze specifične za modele: treniranje, evaluaciju, validaciju na testnim skupovima, usporedbu s baseline-om i sigurno uvođenje u produkciju.
Komponente AI CI/CD cjevovoda
Upravljanje podacima: verzioniranje skupova podataka (DVC), validacija sheme i statistika. Treniranje: automatizacija eksperimenata, praćenje metrika, reproducibilnost. Evaluacija: usporedba s baseline modelom, testovi robustnosti, evaluacija pristranosti. Uvođenje: plavo-zeleno uvođenje, A/B testiranje, automatski rollback.
Ključne razlike od softverskog CI/CD
AI CI/CD je složeniji jer: modeli imaju nedeterministično ponašanje, evaluacija zahtijeva domensku ekspertizu, ulazni podaci se mijenjaju s vremenom, uvođenje modela je skuplje. MLOps alati (MLflow, Kubeflow, SageMaker Pipelines) specijalizirani su za ove izazove.