Flujos de trabajo de GitOps.
Automatiza las operaciones de aprendizaje automático mediante flujos de trabajo de Git con control de versiones, lo que permite crear pipelines de entrenamiento reproducibles y realizar la implementación de infraestructura como código para modelos empresariales.
Priority
Execution Context
Esta función orquesta las operaciones de aprendizaje automático de extremo a extremo, utilizando principios de automatización basados en Git. Permite a los ingenieros de DevOps gestionar los ciclos de entrenamiento, validación y despliegue de modelos a través de sistemas de control de versiones. Al tratar la infraestructura y los flujos de datos como código, garantiza la reproducibilidad, la trazabilidad y la integración perfecta dentro de los marcos de CI/CD existentes. El sistema admite la configuración declarativa para los recursos de cómputo y los sistemas de almacenamiento, lo que permite a los equipos escalar las cargas de trabajo de aprendizaje automático de forma dinámica, manteniendo al mismo tiempo un control estricto sobre los artefactos de los modelos y las configuraciones de entrenamiento.
El sistema inicializa una estructura de repositorio Git que contiene flujos de trabajo de aprendizaje automático, definiciones de infraestructura como código y metadatos del registro de modelos.
Activa flujos de trabajo automatizados que validan los cambios en el código con respecto a esquemas predefinidos, antes de aprovisionar los recursos de cómputo para tareas de entrenamiento.
Una vez finalizada, la función ejecuta comprobaciones de validación posteriores al entrenamiento y envía los modelos aprobados a una ubicación de almacenamiento segura, con un seguimiento completo de su origen.
Operating Checklist
Inicializar repositorio de Git con definiciones de *pipeline* de aprendizaje automático y plantillas de infraestructura.
Valide los cambios en el código con las restricciones del esquema antes de iniciar el aprovisionamiento de los recursos de computación.
Ejecute trabajos de entrenamiento con entornos aislados y supervise las métricas de convergencia.
Registre los modelos validados en el registro con etiquetas de versión inmutables.
Integration Surfaces
Interfaz de repositorio.
Los usuarios interactúan a través de solicitudes de extracción (pull requests) para enviar actualizaciones de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que activa mecanismos de revisión automatizados para los cambios en la infraestructura.
Orquestador de flujos de trabajo.
El sistema ejecuta etapas secuenciales que incluyen la resolución de dependencias, la asignación de recursos y el monitoreo de la ejecución, todo ello dentro del flujo de trabajo de Git.
Registro de modelos.
Los artefactos finales se registran con etiquetas de versión y metadatos, y son accesibles a través del historial de Git para operaciones de auditoría y reversión.
