如果您正在处理 ML 模型，拥有一个可靠的 CI/CD（持续集成和持续部署）工作流不仅仅是锦上添花，而是必不可少的。您的团队需要一个健壮的自动化流程来验证数据、训练模型和部署它们，避免人为错误减缓速度。这就是 ClearML 的用武之地，它提供了一个无缝的解决方案来编排、监控和自动化您的 ML 管线。
阅读完本文后，您将了解如何使用 ClearML 的 Pipelines、ClearML Agent 和 Trigger Manager 为您的机器学习项目设置完全自动化的 CI/CD 工作流。
为什么您的机器学习模型需要 CI/CD
承认吧：构建 ML 模型很复杂，而可靠地部署它们则更难。如果没有自动化，您将需要处理多个变动的部分
- 每天都有新数据到达，有时会存在不一致或质量问题。
- 模型训练可能资源密集且容易出现配置错误。
- 部署通常需要在团队之间进行手动交接。
这种零敲碎打的方法浪费时间并引入错误，更不用说可能延迟关键更新的发布。一个适当的机器学习 CI/CD 管线确保每个步骤，从数据验证到部署，都能平稳、快速且重复地运行。
ClearML 通过自动化每个步骤提供帮助
使用 ClearML，为 ML 模型设置自动化 CI/CD 工作流变得直观。以下是实现此目标的方法细分：
1. 管线编排 (Pipeline Orchestration)
任何 CI/CD 工作流的核心都是一个精心定义的管线。ClearML 的 Pipelines 允许您在一个地方定义和执行复杂的端到端工作流，包括数据预处理、训练、评估和部署。
- 功能：您可以将管线分解为模块化步骤（例如，数据验证、特征工程、模型训练、测试、部署）。
- 工作原理：这些步骤通过有向无环图 (DAG) 连接起来，确保只有在前一个步骤成功完成后才运行下一个步骤。它还支持数据传输以及在步骤之间加入自定义逻辑。
例如，假设您每当新数据可用时就训练一个新模型。ClearML Pipelines 允许您定义一个序列：
- 数据被验证。
- 模型被训练。
- 性能指标被评估。
- 如果模型满足预设阈值，则自动部署。
2. ClearML Agents
需要在不同的计算环境中运行管线吗？ClearML Agents 在这方面表现出色。
- 功能：Agents 克隆任务代码，重新创建其环境，应用配置并在任何基础设施（从本地服务器到云虚拟机）上执行您的管线任务。
- 主要优势：您无需担心创建 Docker 容器并在任何远程机器上提供代码；ClearML 的 Agents 会处理这些。
ClearML Agents 还支持轻松扩展。无论您是在运行小型实验还是训练大型深度学习模型，系统都能适应您的需求。
3. 使用 Trigger Manager 自动化触发器
自动化不仅仅局限于管线。您需要确保它们在正确的时间被触发。ClearML 的 Trigger Manager 支持基于事件的自动化，因此您的管线可以在需要时精确运行。
- 触发器示例：
- 定期执行。
- 新数据集已上传。
- 模型的性能低于特定阈值。
通过基于事件触发您的 CI/CD 工作流，您可以确保更新无缝发生，无需手动干预。
您将获得什么
通过使用 ClearML 自动化您的 CI/CD 工作流，您将：
- 最小化错误：自动化降低了模型训练和部署过程中人为错误的风险。
- 加速部署周期：管线运行更快、更高效，从而实现更快的迭代。
- 基础设施优化配置：在最合适的资源上运行管线中的每个步骤，剩下的交给 ClearML。
最终，您的团队可以专注于创新，而不是救火。
准备好开始了吗？
ClearML 使 ML 模型 CI/CD 工作流的设置比以往更容易。如果您准备好将您的 ML 运营提升到新的水平，请深入研究我们的 实践教程 或探索 ClearML Pipelines 和 Trigger Manager。立即免费开始。
不要等待；今天就开始自动化，看看您的 ML 工作流可以变得多么流畅！
