Выстраивание CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery или Deployment) для NLP-систем требует интеграции классических практик DevOps с особенностями жизненного цикла моделей машинного обучения и текстовой аналитики. Это не только про доставку кода, но и про управление версиями моделей, данных, конфигураций и метрик качества.

Ниже описан полный цикл CI/CD-процесса для NLP-систем.

1. Архитектура: компоненты, участвующие в CI/CD

• Исходный код NLP-проекта: скрипты предобработки, обучения, инференса.

• Модель: веса, конфигурация, токенизатор.

• Данные: исходные данные, train/test split, словари, метки.

• Инфраструктура: Docker, Kubernetes, API endpoints, мониторинг.

• Метаданные: версии, метрики, логгирование экспериментов.

2. Continuous Integration (CI) для NLP

Контроль версий

• Хранение кода, скриптов и конфигураций в Git.

• Разделение репозитория на модули:

  • data/, preprocessing/, training/, inference/, deployment/.

  • Возможен подкаталог models/ с контролем версий через DVC или MLflow.

Тестирование кода

• Юнит-тесты:

  • Проверка функций токенизации, очистки текста, извлечения признаков.

  • Примеры: правильность нормализации текста, соответствие токенов.

• Интеграционные тесты:

  • Сквозной прогон: от ввода до вывода модели.

  • Проверка совместимости компонентов: предобработка → инференс → постобработка.

• Regression tests:

  • Проверка, что при изменениях модель не начала давать некорректные ответы на известные примеры.

  • Используются "golden" примеры с эталонными предсказаниями.

• Data integrity tests:

  • Проверка форматов данных, отсутствие пропусков, корректность полей.

  • Использование pydantic или Great Expectations.

Сборка и статический анализ

• Linting (flake8, pylint) и проверка типизации (mypy).

• Сборка Docker-образов для среды инференса и обучения.

• Автоматическое создание requirements.txt или environment.yaml.

3. Continuous Training и Validation

Обучение и переобучение

• Автоматизация обучения через пайплайны (например, Airflow, Luigi, Kubeflow, Dagster).

• Поддержка различных сценариев:

  • Полное обучение

  • Fine-tuning на новых данных

  • Тестирование новой архитектуры или loss-функции

Отслеживание экспериментов

• Использование MLflow, Weights & Biases, Neptune, DVC.

• Логирование метрик: Accuracy, F1, Precision/Recall, perplexity.

• Хранение артефактов: модель, параметры, словари, данные.

Валидация качества

• Сравнение с предыдущими версиями модели по ключевым метрикам.

• Верификация на hold-out датасете и benchmark-наборах.

• Выставление "условий допуска": новая модель деплоится только при превышении старой по метрике или при отсутствии деградации.

4. Continuous Delivery (CD) для NLP

Сборка артефактов

• Модель упаковывается в совместимый формат:

  • TorchScript, ONNX, SavedModel, Pickle, HF Transformers, PyFunc.

• Генерация модели как Docker-образа или отдельного REST/gRPC сервиса.

Контейнеризация и версионирование

• Создание Docker-образов для:

  • Инференс-сервиса

  • API-обёртки (FastAPI, Flask)

  • Веб-интерфейсов

• Использование Git commit ID или семантической версии (SemVer) для маркировки.

Push в реестр

• Docker Registry (DockerHub, GitHub Container Registry, AWS ECR).

• Хранение версий моделей в S3, MLflow Model Registry или DVC remote storage.

5. Деплой модели

Варианты развёртывания:

• Batch inference (пакетная обработка текстов):

  • Выгрузка логов, регулярный запуск модели.

  • Используется, если требования к задержке низкие.

• Online inference:

  • Развёртывание API-сервиса (FastAPI/Flask).

  • Подключение через gRPC для высокой производительности.

• Model serving-фреймворки:

  • TorchServe

  • TensorFlow Serving

  • Triton Inference Server

  • Hugging Face Inference Endpoint

Оркестрация:

• Использование Kubernetes для масштабирования и отказоустойчивости.

• Helm-чарты для шаблонизации деплоя.

• Auto-scaling на основе нагрузки.

Canary / Shadow deployment:

• Деплой новой модели на часть трафика (например, 10%).

• Сравнение выходов со старой моделью.

• Возможность отката в случае деградации.

6. Мониторинг и обратная связь

Мониторинг производительности:

• Latency, throughput, error rate.

• Использование Prometheus + Grafana, OpenTelemetry.

Мониторинг качества модели:

• Дрейф данных (data drift): сравнение распределения входных токенов/слов.

• Дрейф концепции (concept drift): ухудшение метрик на входах с известными метками.

• Динамическая проверка точности (если пользователь даёт обратную связь).

Логгирование и аудит:

• Логирование всех входов/выходов (обязательно обезличенных).

• Трассировка версий модели, конфигураций, параметров.

7. Автоматизированное отклонение / утверждение моделей

• Использование Model Registry:

  • Модель сохраняется в статусе “staging”.

  • После автоматического тестирования — перевод в “production”.

• Сценарии автоматической откатки:

  • Возврат к предыдущей версии при ухудшении метрик.

• Интеграция с GitOps:

  • Git как источник правды: модель/инфраструктура деплоится при изменении манифеста.

8. Безопасность, этика и документация

• Шифрование модели при хранении и передаче (S3, HTTPS).

• Аутентификация API через OAuth2, JWT.

• Ограничения на максимальные длины входов, фильтрация опасных символов.

• Встраивание средств контроля bias/toxicity (post-hoc фильтрация).

• Автоматическая генерация Model Card — описание назначения, данных, ограничений.

9. Инструменты, которые могут использоваться

• CI: GitHub Actions, GitLab CI/CD, Jenkins, CircleCI

• Training pipelines: MLflow, Kubeflow Pipelines, Airflow

• Monitoring: Prometheus, Grafana, Sentry, Kibana

• Deployment: Kubernetes, Docker, Helm, Terraform

• Experiment tracking: Weights & Biases, MLflow

• Data versioning: DVC, Delta Lake, LakeFS

• Model serving: TorchServe, TF Serving, FastAPI, Triton