Înapoi la glosar MLOps & Ciclul de viață

CI/CD pentru proiecte AI/ML

Extinderea principiilor CI/CD software la modelele AI/ML, inclusiv testarea automatizată, validarea și procesele de implementare fiabile.

Ce face CI/CD unic pentru AI/ML

Principiile de integrare continuă și livrare continuă (CI/CD) ale dezvoltării software se aplică proiectelor AI/ML, dar cu provocări unice. Dincolo de testarea codului, ML CI/CD include validarea datelor, testarea performanței modelului, verificări de prejudecată și echitate, testare de regresie pe seturi de date aurite și evaluări umane.

Componente ale pipeline-ului ML

Validarea datelor asigură că datele de antrenare respectă schema și limitele de calitate așteptate. Automatizarea construirii modelului rulează pipeline-uri de antrenare reproducibile. Testarea automatizată evaluează modelul pe seturi de test offline. Strategiile de implementare graduală efectuează lansări canary și teste A/B.

Integrare MLOps

Integrarea registrului de modele automatizează versionarea și înregistrarea metadatelor. Integrarea monitorizării actualizează dashboard-urile când noi versiuni ale modelului sunt implementate. Pașii de aprobare umană la etapele critice mențin controlul accelerând lansările.