Curso de CI/CD para IA: Automatizando Builds e Implementações 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
• Gestão de dependências e artefatos de modelos
• Construção de 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

• Automação 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 containers de IA em ambientes de nuvem
• Implementação de rollouts blue-green e canary
• Estratégias de rollback para implantações com falha

Gerenciando Versões e Artefatos de Modelos

• Uso de registries para controle de versão de modelos e containers
• Etiquetagem, 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 com falha ou deriva de modelo
• Rastreamento do comportamento de inferência entre ambientes

Escalar Pipelines de CI/CD para Sistemas de IA

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

Resumo e Próximos Passos