CI/CD für KI: Automatisierung von Docker-basierten Modellbuilds und -deployments Schulung

Einführung in CI/CD für KI-Workflows

• Spezifische Herausforderungen von KI-Modellbereitstellungspipelines
• Vergleich traditioneller DevOps- und MLOps-Prozesse
• Kernkomponenten der automatisierten Modellbereitstellung

Containerisierung von KI-Modellen mit Docker

• Gestaltung effizienter Dockerfiles für ML-Inferenz
• Verwaltung von Abhängigkeiten und Modellartefakten
• Erstellung sicherer und optimierter Images

Einrichtung von CI/CD-Pipelines

• Optionen für CI/CD-Tools und deren Ökosysteme
• Aufbau von Pipelines für die automatische Modellpaketierung
• Validierung von Pipelines mit automatisierten Prüfungen

Testen von KI-Modellen im CI-Prozess

• Automatisierung von Datenintegritätsprüfungen
• Unit- und Integrationstests für Modell-Dienste
• Leistungs- und Regressionsvalidierung

Automatisierte Bereitstellung von Docker-basierten KI-Diensten

• Bereitstellung von KI-Containern in Cloud-Umgebungen
• Implementierung von Blue-Green- und Canary-Rollouts
• Rollback-Strategien für fehlgeschlagene Bereitstellungen

Verwaltung von Modellversionen und Artefakten

• Nutzung von Registries für die Versionskontrolle von Modellen und Containern
• Tagging, Signierung und Förderung von Images
• Koordination von Modellaktualisierungen über Dienste hinweg

Monitoring und Beobachtbarkeit im CI/CD für KI

• Verfolgung von Pipeline- und Modellleistung
• Benachrichtigungen bei fehlgeschlagenen Builds oder Modell-Drift
• Verfolgung des Inferenzverhaltens über Umgebungen hinweg

Skalierung von CI/CD-Pipelines für KI-Systeme

• Parallelisierung von Builds für große Modelle
• Optimierung von Rechen- und Speicherressourcen
• Integration von verteilten und Remote-Runnern

Zusammenfassung und nächste Schritte