Formation CI/CD pour l'IA : Automatisation des builds et déploiements 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 des processus DevOps traditionnels et MLOps
• Composants clés 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 modèle
• Construction d'images sécurisées et optimisées

Mise en place des pipelines CI/CD

• Options d'outils CI/CD et leurs écosystèmes
• Construction de pipelines pour l'emballage automatisé des modèles
• Validation des pipelines par des contrôles automatisés

Test des modèles d'IA dans le CI

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

Déploiement automatisé des services d'IA basés sur Docker

• Déploiement des conteneurs d'IA dans des environnements cloud
• Mise en œuvre des stratégies blue-green et canary
• Stratégies de retour arrière pour les déploiements échoués

Gestion des versions et des artefacts de modèle

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

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

• Suivi des performances des pipelines et des modèles
• Alertes pour les builds échoués ou la dérive de modèle
• Tracing du comportement d'inférence entre environnements

Mise à l'échelle des pipelines CI/CD pour les systèmes d'IA

• Parallelisation des builds pour les grands modèles
• Optimisation des ressources de calcul et de stockage
• Intégration de runtimes distribués et distants

Résumé et prochaines étapes