Построение CI/CD-фреймворка MLOps уровня Enterprise (MLflow + Kubeflow)

Разработка MLOps-фреймворка в масштабах предприятия — непростая задача. Она требует интеграции множества компонентов: обработки данных, экспериментов, мониторинга и CI/CD. В этом посте рассказывается, как объединить MLflow, Kubeflow, Seldon Core, GitHub Actions и другие инструменты для построения полноценного MLOps-пайплайна.

Архитектура

Архитектура построена на:

- MLflow — для логирования и управления экспериментами

- Kubeflow Pipelines — для оркестрации пайплайнов

- Seldon Core — для деплоя моделей в Kubernetes

- MinIO — объектное хранилище для артефактов

- GitHub Actions — для CI/CD

- Prometheus + Grafana — мониторинг моделей

Компоненты развернуты в Kubernetes-кластере с использованием Helm.

Поток разработки

1. Подготовка данных — скрипты ETL обрабатывают сырые данные и сохраняют в MinIO.

2. Обучение модели — тренинг происходит в Kubeflow, результаты логируются в MLflow.

3. Тестирование и валидация — автоматизированные проверки модели.

4. CI/CD — GitHub Actions запускает пайплайны при изменении кода или модели.

5. Деплой — модель деплоится через Seldon Core, становится доступной по REST/gRPC.

6. Мониторинг — метрики поступают в Prometheus и отображаются в Grafana.

Преимущества подхода

- Реплицируемость и трассировка экспериментов

- Централизованное хранилище артефактов

- Автоматизация развёртывания моделей

- Мониторинг производительности и дрифта

Заключение

Такой фреймворк обеспечивает устойчивую MLOps-инфраструктуру, подходящую как для небольших команд, так и для крупных корпораций. Он позволяет быстрее и безопаснее доставлять ML-модели в продакшен.

https://rkmaven.medium.com/building-an-enterprise-level-mlops-ci-cd-framework-mlflow-kubeflow-fb1cdd1f74fc

Подпишись ?@i_DevOps

Источник: rkmaven.medium.com

Комментарии: