CI/CD para IA: Automatización de construcciones e implementaciones de modelos basados en Docker

Introducción al CI/CD para flujos de trabajo de IA

• Desafíos únicos de los pipelines de entrega de modelos de IA
• Comparación de procesos DevOps tradicionales y MLOps
• Componentes clave de la implementación automatizada de modelos

Contenerización de modelos de IA con Docker

• Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de ML
• Gestión de dependencias y artefactos de modelos
• Construcción de imágenes seguras y optimizadas

Configuración de pipelines de CI/CD

• Opciones de herramientas de CI/CD y sus ecosistemas
• Construcción de pipelines para el empaquetado automatizado de modelos
• Validación de pipelines con verificaciones automatizadas

Prueba de modelos de IA en CI

• Automatización de verificaciones de integridad de datos
• Pruebas unitarias e de integración para servicios de modelos
• Validación de rendimiento y regresiones

Implementación automatizada de servicios de IA basados en Docker

• Implementación de contenedores de IA en entornos cloud
• Implementación de estrategias blue-green y canary (probatorio)
• Estrategias de reversión para implementaciones fallidas

Gestión de versiones y artefactos de modelos

• Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores
• Etiquetado, firma y promoción de imágenes
• Coordinación de actualizaciones de modelos entre servicios

Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA

• Seguimiento del rendimiento de pipelines y modelos
• Alertas para construcciones fallidas o deriva de modelos
• Rastreo del comportamiento de inferencia entre entornos

Escala de pipelines de CI/CD para sistemas de IA

• Paralelización de construcciones para modelos grandes
• Optimización de recursos de computación y almacenamiento
• Integración de ejecutores distribuidos y remotos

Resumen y próximos pasos