Integrazione continua (CI)

L'integrazione continua (CI) è una pratica di sviluppo software in cui gli sviluppatori uniscono frequentemente le loro modifiche al codice in un repository centrale, dopo di che vengono eseguiti build e test automatici. L'obiettivo principale della CI è individuare tempestivamente i problemi di integrazione, migliorare la qualità del codice e snellire il flusso di lavoro dello sviluppo. Nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (AI) e dell'Apprendimento Automatico (ML), la CI si estende oltre i tradizionali controlli del codice per includere la convalida dei dati, dei modelli e delle prestazioni complessive della pipeline, costituendo una componente critica delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps).

Principi chiave dell'integrazione continua

Il processo di CI si basa sull'automazione e sull'iterazione frequente. Gli sviluppatori apportano piccole e frequenti modifiche a un repository condiviso utilizzando un sistema di controllo della versione come Git. Ogni push attiva un flusso di lavoro automatizzato, o pipeline, che esegue diversi passaggi chiave:

• Build automatizzato: Il sistema compila automaticamente il codice per assicurarsi che si integri correttamente. Per i progetti di ML, questo potrebbe comportare l'impostazione dell'ambiente utilizzando strumenti di containerizzazione come Docker.
• Test automatizzati: Una suite di test viene eseguita per convalidare le nuove modifiche. Questo include test unitari per la logica del codice, test di integrazione per le interazioni dei componenti e test specializzati per il ML, come la convalida dei dati e la valutazione dei modelli.
• Rapido ciclo di feedback: Se una fase della pipeline non funziona, il team di sviluppo viene informato immediatamente. Ciò consente di risolvere rapidamente i problemi prima che diventino più complessi e vengano integrati nella base di codice principale.

CI per l'apprendimento automatico (CI4ML)

L'applicazione della CI ai progetti di Machine Learning introduce sfide uniche. Oltre al semplice codice, i sistemi di ML coinvolgono dati e modelli addestrati, che devono essere sottoposti a versioning e validazione. Una pipeline di CI efficace per un progetto di ML, come quello che coinvolge un modello YOLO di Ultralytics, prevede ulteriori passaggi:

• Convalida dei dati: Controllo automatico dei nuovi dati per verificarne la correttezza, l'aderenza allo schema e le potenziali distorsioni del set di dati. A questo scopo si possono utilizzare strumenti come Great Expectations.
• Test del modello: Esecuzione di test per verificare il degrado delle prestazioni. Si tratta di confrontare le metriche di prestazione del nuovo modello con una versione di base su un set di dati di convalida standardizzato.
• Convalida della pipeline di formazione: Garantire che il processo di formazione del modello sia riproducibile ed efficiente. Questo può essere gestito utilizzando piattaforme come Ultralytics HUB, che ottimizza la gestione dei set di dati e i flussi di lavoro di formazione.

Applicazioni del mondo reale

1. Sviluppo della guida autonoma: Un team che lavora a un modello di rilevamento degli oggetti per i veicoli autonomi utilizza una pipeline CI. Quando uno sviluppatore invia del codice per migliorare la capacità del modello di rilevare i pedoni di notte, la pipeline si attiva automaticamente. Esegue i test unitari, riqualifica una versione leggera del modello YOLO11 su un set di dati di prova e valuta il suo mAP. Se l'accuratezza non diminuisce e tutti i test vengono superati, la modifica viene approvata per l'unione. Per automatizzare questi flussi di lavoro si utilizzano comunemente strumenti di CI come GitHub Actions o Jenkins.
2. Analisi di immagini mediche: In un sistema progettato per il rilevamento dei tumori nelle immagini mediche, un data scientist potrebbe aggiungere nuovi dati aumentati per migliorare la robustezza. La pipeline CI convalida il nuovo formato e la distribuzione dei dati. Quindi avvia un'esecuzione di convalida utilizzando un modello pre-addestrato per garantire che le previsioni del modello su un "set di dati d'oro" rimangano coerenti, evitando comportamenti inaspettati in produzione. Questo processo contribuisce a mantenere elevati standard di affidabilità, fondamentali per l'IA nel settore sanitario.

Integrazione continua vs. consegna/distribuzione continua (CD)

Pur essendo strettamente correlata, la CI si distingue dalla Continuous Delivery e dalla Continuous Deployment (CD).

• Integrazione continua (CI): Si concentra sull'integrazione frequente e sul test automatizzato delle modifiche al codice. Il risultato è una build convalidata pronta per la fase successiva. Ultralytics utilizza la CI per testare tutte le richieste di pull prima di unirle.
• Consegna continua (CD): Estende il CI preparando automaticamente ogni modifica convalidata per il rilascio in un ambiente di staging o di produzione. Tuttavia, la distribuzione finale del modello alla produzione richiede l'approvazione manuale. Questo approccio è descritto in dettaglio nelle guide di fonti come Atlassian.
• Distribuzione continua (CD): Si spinge oltre, distribuendo automaticamente ogni modifica convalidata direttamente in produzione senza alcun intervento umano. Questo rappresenta il massimo livello di automazione nel ciclo di vita del rilascio del software.

Insieme, le pratiche di CI e CD sono fondamentali per una solida strategia MLOps, che mira a unificare lo sviluppo e il funzionamento dei sistemi di apprendimento automatico, dalla sperimentazione iniziale alla distribuzione e al monitoraggio continuo dei modelli.