Czym jest CI/CD dla AI?
CI/CD dla AI (Continuous Integration / Continuous Delivery) to rozszerzenie standardowych praktyk DevOps o specyfikę uczenia maszynowego. Oprócz ciągłej integracji kodu obejmuje: ciągły trening (CT — Continuous Training), ciągłą ewaluację i ciągłe wdrażanie modeli. Celem jest automatyzacja całego łańcucha — od zmiany w danych lub kodzie, przez retraining, testowanie, po deployment do produkcji — z zachowaniem jakości i kontroli.
Pipeline CI/CD/CT
Typowy pipeline obejmuje: walidację danych (schema, rozkłady, kompletność), trening modelu z wersjonowaną konfiguracją, ewaluację na zbiorach testowych z automatycznym porównaniem do baseline'u, testy integracyjne (model + serwis inferencyjny), testy obciążeniowe (latency, throughput), automatyczne wdrożenie (canary, blue-green, shadow) i monitoring post-deployment. Każdy etap ma zdefiniowane kryteria akceptacji — nieprzejście blokuje wdrożenie.
Wyzwania specyficzne dla ML
CI/CD dla AI różni się od tradycyjnego DevOps: modele zależą nie tylko od kodu, ale i od danych (wyzwalacze retreningu), ewaluacja jest probabilistyczna (nie deterministyczna), artefakty są duże (gigabajty wag), a środowisko wymaga GPU. Organizacje potrzebują infrastruktury do wersjonowania danych (DVC), śledzenia eksperymentów (MLflow), orkiestracji treningu i zarządzania modelami — wykraczając poza standardowe narzędzia CI/CD.