CI/CD cho AI: Tự động hóa quy trình xây dựng và triển khai mô hình dựa trên Docker Khóa Học Đào Tạo

Giới thiệu về CI/CD cho quy trình AI

• Những thách thức đặc thù của pipeline giao hàng mô hình AI
• So sánh quy trình DevOps truyền thống và MLOps
• Các thành phần cốt lõi của triển khai mô hình tự động

Đóng container mô hình AI bằng Docker

• Thiết kế Dockerfile hiệu quả cho suy luận ML (inference)
• Quản lý phụ thuộc và các sản phẩm (artifacts) của mô hình
• Xây dựng các image an toàn và được tối ưu hóa

Cấu hình pipeline CI/CD

• Các lựa chọn công cụ CI/CD và hệ sinh thái của chúng
• Xây dựng pipeline cho việc đóng gói mô hình tự động
• Hiệu chỉnh pipeline bằng các kiểm tra tự động

Kiểm thử mô hình AI trong CI

• Tự động hóa kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu
• Kiểm thử đơn vị và kiểm thử tích hợp cho dịch vụ mô hình
• Hiệu chỉnh hiệu năng và kiểm tra hồi quy (regression validation)

Triển khai tự động các dịch vụ AI dựa trên Docker

• Triển khai container AI lên môi trường đám mây
• Áp dụng chiến lược triển khai blue-green và canary
• Các chiến lược hoàn tác (rollback) cho các lần triển khai thất bại

Quản lý phiên bản mô hình và các sản phẩm (artifacts)

• Sử dụng registry cho quản lý phiên bản mô hình và container
• Gán tag, ký hiệu (signing) và thăng cấp (promoting) các image
• Điều phối các bản cập nhật mô hình xuyên suốt các dịch vụ

Giám sát và quan sát tính (Observability) trong CI/CD cho AI

• Theo dõi hiệu năng của pipeline và mô hình
• Báo động (alerting) khi có sự cố build hoặc trôi dạt mô hình (model drift)
• Truy vết (tracing) hành vi suy luận xuyên suốt các môi trường

Đảm bảo khả năng mở rộng (Scaling) các pipeline CI/CD cho hệ thống AI

• Song song hóa (parallelizing) các quá trình build cho mô hình lớn
• Tối ưu hóa tài nguyên tính toán và lưu trữ
• Tích hợp các trình chạy (runners) phân tán và từ xa

Tóm tắt và các bước tiếp theo