Curso de CI/CD para IA: Automatizando Builds e Implantações de Modelos Baseados em Docker

Introdução ao CI/CD para Fluxos de Trabalho de IA

• Desafios únicos dos pipelines de entrega de modelos de IA.
• Comparação entre processos tradicionais de DevOps e MLOps.
• Componentes principais da implantação automatizada de modelos.

Containerizando Modelos de IA com Docker

• Projetando Dockerfiles eficientes para inferência de ML.
• Gerenciando dependências e artefatos de modelos.
• Construindo imagens seguras e otimizadas.

Configurando Pipelines de CI/CD

• Opções de ferramentas de CI/CD e seus ecossistemas.
• Criação de pipelines para empacotamento automatizado de modelos.
• Validação de pipelines com verificações automatizadas.

Testando Modelos de IA no CI

• Automatização de verificações de integridade de dados.
• Testes unitários e de integração para serviços de modelos.
• Validação de desempenho e regressão.

Implantação Automatizada de Serviços de IA Baseados em Docker

• Implantação de contêineres de IA em ambientes de nuvem.
• Implementação de estratégias de rollout blue-green e canário.
• Estratégias de rollback para implantações falhas.

Gerenciamento de Versões e Artefatos de Modelos

• Uso de registros para controle de versão de modelos e contêineres.
• Marcação, assinatura e promoção de imagens.
• Coordenação de atualizações de modelos entre serviços.

Monitoramento e Observabilidade no CI/CD para IA

• Acompanhamento do desempenho de pipelines e modelos.
• Alertas para builds falhos ou derivação de modelos (model drift).
• Rastreamento do comportamento de inferência entre ambientes.

Escala de Pipelines de CI/CD para Sistemas de IA

• Paralelização de builds para modelos grandes.
• Otimização de recursos de computação e armazenamento.
• Integração de runners distribuídos e remotos.

Resumo e Próximos Passos