AI를 위한 CI/CD: Docker 기반 모델 빌드 및 배포 자동화 교육 과정

AI 워크플로를 위한 CI/CD 입문

• AI 모델 전달 파이프라인의 독특한 과제
• 전통적인 DevOps와 MLOps 프로세스 비교
• 자동화된 모델 배포의 핵심 구성 요소

Docker를 활용한 AI 모델 컨테이너화

• ML 추론을 위한 효율적인 Dockerfile 설계
• 의존성 및 모델 아티팩트 관리
• 안전하고 최적화된 이미지 빌드

CI/CD 파이프라인 설정

• CI/CD 도구 옵션 및 해당 생태계
• 자동화된 모델 패키징을 위한 파이프라인 빌드
• 자동화된 체크를 통한 파이프라인 검증

CI에서의 AI 모델 테스트

• 데이터 무결성 검사 자동화
• 모델 서비스를 위한 유닛 테스트 및 통합 테스트
• 성능 및 회귀 검증

Docker 기반 AI 서비스의 자동화된 배포

• 클라우드 환경으로의 AI 컨테이너 배포
• 블루-그린 및 카나리 롤아웃 구현
• 배포 실패 시 롤백 전략

모델 버전 및 아티팩트 관리

• 모델 및 컨테이너 버전 관리를 위한 레지스트리 사용
• 이미지의 태깅, 서명, 프로모션
• 서비스 간 모델 업데이트 조정

AI를 위한 CI/CD에서 모니터링 및 가시성

• 파이프라인 및 모델 성능 추적
• 빌드 실패 또는 모델 드리프트에 대한 알림
• 환경 간 추론 동작 추적

AI 시스템을 위한 CI/CD 파이프라인 확장

• 대형 모델에 대한 빌드 병렬화
• 컴퓨트 및 스토리지 자원 최적화
• 분산 및 리모트 러너 통합

요약 및 다음 단계