Embora o Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) seja um padrão da indústria para o desenvolvimento de aplicativos, a implantação de modelos de AI ainda é predominantemente um processo manual. O artigo discute como deve ser uma configuração de CI/CD adaptada para modelos de AI, que inclui etapas para garantir um ambiente seguro para atualizações, teste prévio à promoção ao ambiente de produção, transição de tráfego entre versões e a reversão rápida em caso de falhas.

O processo descrito envolve quatro etapas principais: criar uma nova implantação do modelo usando a ferramenta Truss da Baseten, validar a nova implantação e garantir que o modelo opere com precisão, promover a nova versão para produção e, se necessário, reverter a uma versão anterior em caso de problemas. A automação dessas etapas é essencial para reduzir o tempo e o esforço necessários em cada ciclo de deploy.

A primeira etapa trata da criação de uma nova implantação de modelo em um ambiente de desenvolvimento que não afeta a produção. Seguindo isso, testes são realizados para avaliar a entrada e saída do modelo, além de verificar a velocidade de resposta. Após a validação, a promoção para produção é realizada através de um simples comando de API.

1. Criar uma nova implantação de desenvolvimento.

2. Validar a nova implantação.

3. Promover a implantação para produção.

4. Reverter para uma implantação anterior se necessário.

5. Automatizar o processo em um script CI/CD.

A implementação de um pipeline de CI/CD para modelos de AI pode ser complexa, especialmente devido à natureza não determinística dos modelos. Para superar isso, é sugerido que as avaliações de desempenho sejam separadas da implantação para garantir que apenas a velocidade e a funcionalidade sejam verificadas automaticamente, enquanto a qualidade da saída é testada manualmente.

- Eficiência na implementação de modelos de AI. - Redução de erros humanos. - Possibilidade de reverter rapidamente em caso de falhas. - Importância da automação no processo.

Uma abordagem cuidadosa e metódica na criação de pipelines CI/CD para modelos de AI pode resultar em economias significativas de tempo e recursos, além de permitir uma recuperação mais rápida em caso de problemas. Isso representa um passo crucial para a automação da implantação de modelos de AI.

Com a crescente importância da AI em diferentes setores, a adoção de práticas de CI/CD se torna crucial para otimizar o desenvolvimento e a implementação de modelos. Para mais conteúdos relevantes sobre este e outros temas relacionados à tecnologia, inscreva-se na nossa newsletter e fique por dentro das novidades diárias.

FONTES:

1. Baseten Docs

2. Truss Framework