Formation CI/CD pour l'IA : Automatisation des constructions et déploiements de modèles basés sur Docker

Introduction au CI/CD pour les flux de travail IA

• Défis uniques des pipelines de livraison de modèles d'IA
• Comparaison des processus DevOps traditionnels et MLOps
• Composants clés du déploiement automatisé des modèles

Conteneurisation des modèles d'IA avec Docker

• Conception de fichiers Docker efficaces pour l'inférence ML
• Gestion des dépendances et des artefacts de modèles
• Construction d'images sécurisées et optimisées

Configuration 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 vérifications automatisées

Tests des modèles d'IA dans le CI

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

Déploiement automatisé des services d'IA basés sur Docker

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

Gestion des versions et des artefacts de modèles

• 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 les services

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

• Suivi des performances des pipelines et des modèles
• Alertes en cas d'échec de construction ou de dérive du modèle (model drift)
• Tracage du comportement d'inférence à travers les environnements

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

• Parallélisation des constructions pour les grands modèles
• Optimisation des ressources de calcul et de stockage
• Intégration de runners distribués et distants

Résumé et prochaines étapes