Розуміння того, як автоматизувати робочі процеси машинного навчання, є ключовим для забезпечення надійних та актуальних моделей. Безперервна інтеграція (CI) та безперервне доставлення (CD) — це основні практики, що автоматизують тестування, розгортання та перенавчання моделей машинного навчання.

У традиційній розробці програмного забезпечення CI/CD гарантує, що зміни в коді автоматично тестуються та розгортаються, зменшуючи ручну працю та ризик людської помилки. У сфері машинного навчання CI/CD розширює ці принципи, охоплюючи не лише код, а й дані, артефакти моделей і процеси перенавчання.

Це означає, що кожного разу, коли команда оновлює кодову базу або надходять нові дані, автоматизовані системи можуть:

• Тестувати оновлений код і продуктивність моделі;
• Перенавчати модель за потреби;
• Розгортати покращену версію у продакшн.

У результаті у виробничому середовищі завжди використовується найкраща та найактуальніша версія моделі, що забезпечує стабільні та достовірні прогнози.

Типовий CI/CD робочий процес для машинного навчання працює наступним чином:

Щоразу, коли збираються нові дані або вносяться зміни в код у репозиторії, запускається автоматизований конвеєр. Зазвичай цей конвеєр виконує такі етапи:

1. Валідація коду та даних для забезпечення коректності та узгодженості;
2. Перенавчання моделі з використанням останніх даних і конфігурації;
3. Оцінка продуктивності за попередньо визначеними метриками та порогами;
4. Автоматичне розгортання моделі у продакшн, якщо досягнуто стандартів якості.

Такий автоматизований підхід гарантує, що моделі:

• Швидко адаптуються до змін у даних або коді;
• Зберігають відтворюваність у різних середовищах;
• Потребують мінімального ручного втручання.

Впровадження CI/CD у робочі процеси ML забезпечує повторюваний, надійний і масштабований життєвий цикл моделі — від розробки до розгортання.