CI/CD cho học máy
CI/CD dành cho học máy mở rộng quy trình tích hợp liên tục và phân phối liên tục để bao gồm không chỉ mã mà còn cả dữ liệu và mô hình.
Tổng quan
It automates testing, retraining, validation, and deployment so ML systems ship reliably and repeatedly instead of through fragile manual handoffs.
Lặn sâu
CI/CD truyền thống tự động hóa việc xây dựng, thử nghiệm và triển khai phần mềm khi mã thay đổi. ML bổ sung thêm hai phần chuyển động: dữ liệu và mô hình được đào tạo, có nghĩa là các trình kích hoạt mới và các thử nghiệm mới. Bước tích hợp liên tục có thể chạy thử nghiệm đơn vị trên mã xử lý dữ liệu, xác thực các lược đồ tập dữ liệu và kiểm tra xem mô hình có chạy không có lỗi hay không. Phân phối liên tục đóng gói mô hình (thường dưới dạng vùng chứa hoặc thành phần lạ đã đăng ký) và triển khai mô hình đó sau một API. Nhiều nhóm bổ sung thêm hoạt động đào tạo liên tục (CT): quy trình tự động đào tạo lại khi có dữ liệu mới hoặc khi quá trình giám sát phát hiện thấy có sự trôi dạt. Các công cụ như GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Kubeflow Pipelines và CML sắp xếp các bước này. Mục tiêu cũng giống như trong phần mềm — phát hành nhanh, an toàn, có thể lặp lại — nhưng diện tích bề mặt lớn hơn vì hành vi của mô hình phụ thuộc vào dữ liệu chứ không chỉ mã.
Hiểu biết kỹ thuật
Quy trình ML CI/CD thường là biểu đồ có hướng gồm các giai đoạn: xác thực dữ liệu, huấn luyện, đánh giá theo tập hợp đã được tổ chức và theo mô hình sản xuất hiện tại cũng như triển khai cổng theo ngưỡng số liệu. Điểm khác biệt chính so với CI/CD cổ điển là cổng đánh giá - một mô hình chỉ thăng hạng nếu nó vượt qua đường cơ sở của các số liệu đã thống nhất chứ không chỉ đơn thuần là nếu các bài kiểm tra vượt qua. Các quy trình được kiểm soát theo phiên bản và được kích hoạt bằng các cam kết mã, dữ liệu mới hoặc lịch trình, tạo ra các lần chạy có thể lặp lại và có thể kiểm tra được.
Tác động chiến lược
Chi phí và ngân sách
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
Quyết định rõ ràng hơn
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
Kiểm soát chất lượng
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
Tương lai của CI/CD cho học máy
CI/CD cho ML đang hợp nhất thành các nền tảng MLOps được quản lý để xử lý các quy trình, đăng ký, giám sát và khôi phục ở một nơi. Mong đợi nhiều vòng đào tạo lại tự động hơn được kích hoạt bằng tính năng phát hiện sai lệch và các mẫu 'GitOps' trong đó phiên bản mô hình mong muốn được khai báo trong kho lưu trữ và được điều chỉnh tự động. Đối với các mô hình ngôn ngữ lớn, các quy trình đang bổ sung các bộ đánh giá tự động, nhóm đỏ và kiểm tra lan can trước khi phát hành. Biên giới là quá trình phân phối hoàn toàn tự động, dựa trên chính sách, trong đó một mô hình chỉ tiến triển thông qua giai đoạn sau khi vượt qua các cổng chất lượng, công bằng và an toàn về mặt định lượng.
Triển khai trong thế giới thực
Nhóm gian lận sử dụng GitHub Actions để mỗi lần cam kết mã sẽ đào tạo lại một mô hình nhỏ và chặn việc hợp nhất nếu độ chính xác giảm xuống dưới mức cơ sở sản xuất hiện tại.
Một công ty thương mại điện tử điều hành quy trình Kubeflow đào tạo lại người giới thiệu hàng đêm về dữ liệu mua hàng mới và chỉ tự động triển khai nếu số liệu ngoại tuyến được cải thiện.
Quy trình của ngân hàng chạy xác thực lược đồ trên dữ liệu đến và không xây dựng được nếu quá trình phân phối của tính năng vượt quá ngưỡng đã đặt.
Nhóm ML sử dụng CML để đăng báo cáo đánh giá mô hình và sơ đồ so sánh trực tiếp vào từng yêu cầu kéo để người đánh giá phê duyệt.
Rủi ro & lan can
Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Lộ trình thực hiện
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the CI/CD for Machine Learning quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
Khái niệm cơ bản về học máy
Câu hỏi thường gặp
What is CI/CD for Machine Learning?
CI/CD dành cho học máy mở rộng quy trình tích hợp liên tục và phân phối liên tục để bao gồm không chỉ mã mà còn cả dữ liệu và mô hình. Nó tự động hóa việc kiểm tra, đào tạo lại, xác thực và triển khai để các hệ thống ML vận hành một cách đáng tin cậy và liên tục thay vì thông qua các bước chuyển giao thủ công mong manh.
CI/CD cho máy học bổ sung thêm gì ngoài CI/CD phần mềm truyền thống?
ML CI/CD phải xử lý việc xác thực dữ liệu, đào tạo mô hình và đánh giá mô hình bên cạnh các bước xây dựng và kiểm tra mã thông thường.
'CT' trong bối cảnh đường ống ML thường có nghĩa là gì?
Đào tạo liên tục (CT) đề cập đến việc tự động đào tạo lại các mô hình khi dữ liệu mới đến hoặc phát hiện sai lệch.
'Cổng' đặc biệt trong quy trình ML CI/CD mà quy trình phần mềm cổ điển thiếu là gì?
Các mô hình được quảng bá dựa trên việc liệu chúng có hoạt động tốt hơn đường cơ sở theo các số liệu đã thống nhất hay không, chứ không chỉ dựa trên việc vượt qua các bài kiểm tra đơn vị.
Công cụ nào sau đây thường được sử dụng để điều phối quy trình ML?
Kubeflow Pipelines, cùng với GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins và CML, được sử dụng rộng rãi cho ML CI/CD.
Tại sao quy trình ML có thể bao gồm bước xác thực lược đồ dữ liệu?
Việc xác thực các lược đồ và bản phân phối sẽ phát hiện sớm dữ liệu xấu hoặc bị dịch chuyển, ngăn cản việc huấn luyện và triển khai mô hình có sai sót.