CI/CD para IA: Automatización de la compilación y despliegue de modelos basados en Docker

Introducción a CI/CD para flujos de trabajo de IA

• Desafíos únicos de los pipelines de entrega de modelos de IA
• Comparación entre procesos tradicionales de DevOps y MLOps
• Componentes clave del despliegue automatizado 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 CI/CD

• Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas
• Creación de pipelines para el empaquetado automatizado de modelos
• Validación de pipelines mediante comprobaciones automatizadas

Prueba de modelos de IA en CI

• Automatización de comprobaciones de integridad de datos
• Pruebas unitarias e integradas para servicios de modelos
• Validación de rendimiento y regresión

Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker

• Despliegue de contenedores de IA en entornos de nube
• Implementación de despliegues blue-green y canary
• Estrategias de reversión para despliegues fallidos

Gestión de versiones de modelos y artefactos

• 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 por compilaciones fallidas o deriva de modelos (model drift)
• Seguimiento del comportamiento de la inferencia en varios entornos

Escala de pipelines CI/CD para sistemas de IA

• Paralelización de compilaciones para modelos grandes
• Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento
• Integración de ejecutores distribuidos y remotos

Resumen y próximos pasos