Résumé
CI/CD ngir jàngu masin dafay yaatal lëkkaloo gu wéy ak pipeline yuy wéyal joxe ngir muur kode bi kese, waaye itam ay done ak ay model. Dafay otomatise test, tàggaat, validasioŋ, ak dugal suko defee sistem ML yi di yónnee ci anam wu wóor te baamtu ci barabu joxe loxo yu yomba dagg.
CI/CD ngir Machine Learning ab bloku tabax la bu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi.
Plongeur bu xóot
CI/CD yi fi yàgg a nekk dañuy defar, saytu ak dugal losisel bi su kode bi soppeekoo. ML yokk na ñaari pàcc yuy toxu: done ak xeetu tàggat, loolu dafay tekki trigger yu bees ak test yu bees. Jéego bu wéy di boole mën na def ay test ci kodu jëfandikoo done, baaxal schema yu done yi, ak xool ndax model bi dafay tàggat te amul benn njuumte. Livraison bu wéy dafay ëmb model bi (dafay faral di nekk conteneur wala artefact buñ bind) ba noppi diko dugal ci ginaaw API. Ekip yu bari dañuy yokk tàggat yaram bu wéy (CT): pipeline yuy tàggataat ci saasi su done yu bees yegsee wala su surveillance gisee drift. Jumtukaay yu melni Jëfi GitHub, GitLab CI, Jenkins, Tuyo Kubeflow, ak CML ñooy tëral jéego yooyu. Mébet bi mooy benn ci losisel yi — génne yu gaaw, wóor, ñu mëna baamtu — waaye surface bi dafa gëna yaatu ndax doxalinu model bi mingi aju ci done yi, du ci kod bi kese.
Gis-gis xarala
Benn pipeline ML CI/CD dafay faral di nekk graphe buñ teg ay etape: xool ay done, tàggat, jàngat ci ensemble buñ tëye ak ci modelu liggéey bi fi nekk, ak dugal buntu ci threshold metric. Benn wuutu bu am solo ak CI / CD bu yàgg mooy buntu evaluation - benn model du gëna xëcc sudee dafa raw benn baseline ci metrics yi ñu déggoo, du sudee test yi jàll. Pipeline yi dañu leen di saytu ci seeni version, te dañu leen di trigger ci commits code, done yu bees, wala oraaire, ñuy defar ay run yuñ mëna defaraat, yuñ mëna saytu.
Jàngale CI/CD ngir jàng masin
CI/CD ngir jàngu masin dafay yaatal lëkkaloo gu wéy ak pipeline yuy wéyal joxe ngir muur kode bi kese, waaye itam ay done ak ay model. Dafay otomatise test, tàggaat, validasioŋ, ak dugal suko defee sistem ML yi di yónnee ci anam wu wóor te baamtu ci barabu joxe loxo yu yomba dagg. CI/CD ngir Machine Learning ab bloku tabax la bu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal CI/CD for Machine Learning ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ba noppi tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo CI/CD ngir jàng masin dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Ekipu njuuj njaaj dafay jëfandikoo GitHub Actions suko defee kode bu nekk dafay tàggataat benn model bu ndaw ba noppi tere boole sudee njubte gi wàcci ci suufu liggéey bi fi nekk.
Benn kompiñi e-commerce dafay doxal benn pipeline Kubeflow buy tàggataat guddi gu nekk ci done yu bees yu ñuy jënd, ba noppi di génne ci boppam sudee metrics yi nekkul ci net bi dañu gëna baax.
Pipeline bànk bi dafay def validation schema ci done yiy dugg te du mëna tabax sudee distribution bi dafa dem ba weesu liñu ko tëral.
Benn ekipu ML dafay jëfandikoo CML ngir publie ay rapoor ci evaluation model ak ay tracé de comparaison ci bepp laaj bu ñuy génne ngir xoolaat siñe.
Modèlu jëfandikoo
CI/CD ngir jàngu masin ci jëf
Ekipu njuuj njaaj dafay jëfandikoo GitHub Actions suko defee kode bu nekk dafay tàggataat benn model bu ndaw ba noppi tere boole sudee njubte gi wàcci ci suufu liggéey bi fi nekk.
Ekipu njuuj njaaj dafay jëfandikoo Jëfi GitHub suko defee kode bu nekk dafay tàggataat benn model bu ndaw ba noppi di tere boole bi sudee njubte gi wàcci ci suufu liggéey bi fi nekk. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njuumte yi.
CI/CD ngir jàngu masin ci jëf
Benn kompiñi e-commerce dafay doxal benn pipeline Kubeflow buy tàggataat guddi gu nekk ci done yu bees yu ñuy jënd, ba noppi di génne ci boppam sudee metrics yi nekkul ci net bi dañu gëna baax.
Benn kompiñi e-commerce dafay doxal benn pipeline Kubeflow buy tàggatwaat guddi gu nekk ci done yu bees yu jënd ak auto-deploy rek sudee metrics offline gëna yokk. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ak topp ga error timeins.
CI/CD ngir jàngu masin ci jëf
Pipeline bànk bi dafay def validation schema ci done yiy dugg te du mëna tabax sudee distribution bi dafa dem ba weesu liñu ko tëral.
Pipeline bànk bi dafay doxal schema validation ci done yiy dugg te du mëna tabax sudee distribution bi dafa dem ba weesu benn purset.
CI/CD ngir jàngu masin ci jëf
Benn ekipu ML dafay jëfandikoo CML ngir publie ay rapoor ci evaluation model ak ay tracé de comparaison ci bepp laaj bu ñuy génne ngir xoolaat siñe.
Benn ekipu ML dafay jëfandikoo CML ngir publie ay rapoor evaluation model ak ay parsel yuy méngale directement ci bépp laaj pull ngir xoolaat siif-off Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.