AI向けCI/CD：Dockerベースのモデルビルドとデプロイの自動化のトレーニングコース

AIワークフロー向けCI/CDの紹介

• AIモデル配信パイプラインに特有の課題
• 従来のDevOpsプロセスとMLOpsプロセスの比較
• 自動化されたモデルデプロイのコアコンポーネント

DockerによるAIモデルのコンテナ化

• ML推論向け的高效なDockerfileの設計
• 依存関係およびモデルアートの管理
• セキュリティ強化かつ最適化されたイメージの構築

CI/CDパイプラインのセットアップ

• CI/CDツール選択肢とそのエコシステム
• モデルパッケージングの自動化パイプラインの構築
• 自動化チェックによるパイプラインの検証

CIにおけるAIモデルのテスト

• データ整合性チェックの自動化
• モデルサービスのユニットテストおよび統合テスト
• パフォーマンスおよびリグレッション検証

DockerベースAIサービスの自動デプロイ

• クラウド環境へのAIコンテナのデプロイ
• ブルーグリーンおよびカナリアロールアウトの実装
• デプロイ失敗時のロールバック戦略

モデルバージョンおよびアートの管理

• レジストリを使用したモデルおよびコンテナのバージョン管理
• イメージのタグ付け、署名、およびプロモーション
• サービス横断でのモデル更新の調整

AI向けCI/CDの監視とオブザーバビリティ

• パイプラインおよびモデルパフォーマンスのトラッキング
• ビルド失敗やモデルドリフトへのアラート発行
• 環境横断での推論挙動のトレース

AIシステム向けCI/CDパイプラインのスケーリング

• 大規模モデル向けビルドのパラライズ
• 計算リソースおよびストレージリソースの最適化
• 分散型およびリモートランナーの統合

まとめと次のステップ