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Guía Completa para Crear un Pipeline de CI/CD para Modelos de IA con GitHub Actions y Google Vertex AI

Escrito por Sergio Márquez

La integración continua (CI) y entrega continua (CD) son pilares fundamentales para el despliegue ágil y estable de modelos de Inteligencia Artificial (IA) en producción. En este artículo de nivel intermedio, exploraremos paso a paso cómo diseñar e implementar un pipeline robusto para automatizar el ciclo de vida de modelos de ML usando GitHub Actions para la orquestación y Google Vertex AI como plataforma cloud para entrenamiento, validación y despliegue.

Introducción al CI/CD en IA y sus desafíos

En desarrollo tradicional, CI/CD acelera la integración y entrega de software. En IA, los desafíos aumentan por la variabilidad de los datos, entrenamientos costosos y la necesidad de monitorización específica. Un pipeline CI/CD para modelos de IA no solo automatiza pruebas y despliegue sino que también debe gestionar versiones de datos, reproducibilidad y control sobre experimentos.

Arquitectura general del pipeline

El flujo típico de CI/CD en IA abarca:

  1. Compilación y pruebas unitarias: Validar código para preprocesamiento y modelos.
  2. Entrenamiento automatizado: Lanzar jobs de entrenamiento con Vertex AI.
  3. Validación y evaluación: Ejecutar tests para verificar métrica mínima requerida.
  4. Despliegue: Publicar modelo en endpoint para inferencia en producción.
  5. Monitorización: Analizar performance y alertar en degradaciones.

Preparación del proyecto en GitHub

Antes de crear el workflow, debemos:

  • Versionar el código fuente y scripts de entrenamiento.
  • Configurar archivos requirements.txt y Dockerfile (opcional) para reproducibilidad.
  • Incluir un script de prueba (por ejemplo, con pytest) para validar funciones clave.
  • Definir variables de entorno y secretos en GitHub (credenciales GCP).

Configurando GitHub Actions para CI/CD

El workflow de GitHub Actions se define en .github/workflows/ci-cd-vertex.yml. A continuación, un ejemplo básico:

name: CI/CD Modelo IA

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  ci:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Setup Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: '3.9'
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
    - name: Run tests
      run: pytest tests/
    - name: Authenticate to GCP
      uses: google-github-actions/auth@v1
      with:
        credentials_json: '${{ secrets.GCP_SA_KEY }}'

  deploy:
    needs: ci
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Deploy model to Vertex AI
      env:
        PROJECT_ID: ${{ secrets.GCP_PROJECT_ID }}
        REGION: 'us-central1'
      run: |
        gcloud ai custom-jobs create \
          --region=$REGION \
          --display-name=entrenamiento-modelo \
          --worker-pool-spec=machine-type=n1-standard-4,replica-count=1,python-package-uris=gs://bucket-paquete/modelo.tar.gz,executor-image-uri=us-docker.pkg.dev/vertex-ai/training/scikit-learn:0.23-cpu,python-module=trainer.task

Este flujo automatiza la ejecución de pruebas antes del despliegue y lanza un job de entrenamiento en Vertex AI.

Integración con Google Vertex AI

Google Vertex AI permite gestionar modelos con alta escalabilidad y monitorización integrada. Algunos aspectos clave:

  • Entrenamiento: Custom Jobs para modelos personalizados, jobs AutoML para modelos automáticos.
  • Deployment: Servicios gestionados de endpoints para inferencia online o batch.
  • Versionado: Mantiene versiones y descriptores para cada modelo desplegado.
  • Monitorización: Métricas integradas y alertas por degradación.

Podemos lanzar jobs de entrenamiento desde línea de comandos o API, integrándolos en workflows CI/CD con acciones y scripts.

Buenas prácticas para pipelines CI/CD en IA

  • Separar entornos: Usar diferentes proyectos o entornos para desarrollo, pruebas y producción.
  • Pruebas automatizadas: Además de tests unitarios, incluir pruebas de integración y validación de métricas.
  • Manejo de secretos: Usar GitHub Secrets para claves API y credenciales, nunca dentro del código.
  • Reproducción: Controlar versiones de datos y random seeds para reproducibilidad.
  • Notificaciones: Configurar alertas y logs para detectar fallos en el pipeline.

Conclusión

Implementar un pipeline CI/CD para modelos de IA con GitHub Actions y Google Vertex AI promueve un ciclo de desarrollo ágil, reproducible y robusto. Automatizar la integración, el entrenamiento, la validación y el despliegue reduce errores humanos, acelera iteraciones y facilita la escalabilidad de proyectos de machine learning. Esta guía brinda una base sólida para comenzar a implementar flujos DevOps adaptados a la naturaleza dinámica y experimental del aprendizaje automático.

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