CI/CD para IA: Automatización de compilaciones y despliegues 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 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.
• Creación de imágenes seguras y optimizadas.

Configuración de pipelines de CI/CD

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

Pruebas 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 en la nube.
• Implementación de despliegues blue-green y canary.
• Estrategias de reversión para despliegues fallidos.

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 por compilaciones fallidas o deriva de modelos (model drift).
• Trazabilidad del comportamiento de inferencia entre entornos.

Escalar pipelines de 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