Corso di formazione CI/CD per l'AI: Automazione di Build e Deploy di Modelli basati su Docker

Introduzione al CI/CD per i flussi di lavoro AI

• Sfide uniche delle pipeline di consegna dei modelli di AI
• Confronto tra processi DevOps tradizionali e MLOps
• Componenti principali del deployment automatico dei modelli

Containerizzazione dei Modelli di AI con Docker

• Progettazione di Dockerfile efficienti per l'inferenza ML
• Gestione delle dipendenze e degli artefatti del modello
• Costruzione di immagini sicure e ottimizzate

Configurazione delle Pipeline CI/CD

• Opzioni di strumenti CI/CD e i loro ecosistemi
• Creazione di pipeline per il packaging automatico dei modelli
• Validazione delle pipeline con controlli automatici

Test dei Modelli di AI in CI

• Automatizzazione dei controlli di integrità dei dati
• Test unitari e di integrazione per i servizi di modello
• Validazione delle prestazioni e dei regressioni

Deployment Automatico di Servizi di AI basati su Docker

• Deployment di container di AI in ambienti cloud
• Implementazione di rollout blue-green e canary
• Strategie di rollback per deployment non riusciti

Gestione delle Versioni e degli Artefatti dei Modelli

• Utilizzo di registri per il versioning di modelli e container
• Tagging, firma e promozione delle immagini
• Coordinamento degli aggiornamenti dei modelli tra i servizi

Monitoraggio e Osservabilità nel CI/CD per l'AI

• Tracciamento delle prestazioni delle pipeline e dei modelli
• Allerte per build non riusciti o deriva dei modelli
• Tracciamento del comportamento di inferenza tra gli ambienti

Scalabilità delle Pipeline CI/CD per Sistemi AI

• Parallelizzazione delle build per grandi modelli
• Ottimizzazione delle risorse di calcolo e storage
• Integrazione di runner distribuiti e remoti

Riepilogo e Prossimi Passi