Sürekli Entegrasyon ile AI/ML iş akışlarını geliştirin. Testleri otomatikleştirin, kod kalitesini artırın ve model geliştirmeyi zahmetsizce kolaylaştırın.
Sürekli Entegrasyon (CI), geliştiricilerin kod değişikliklerini sık sık merkezi bir depoda birleştirdiği ve ardından otomatik derlemelerin ve testlerin çalıştırıldığı bir yazılım geliştirme uygulamasıdır. Bu süreç, yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) projeleri de dahil olmak üzere modern yazılım geliştirmede çok önemlidir, çünkü hataları hızlı bir şekilde belirlemeye ve ele almaya, yazılım kalitesini artırmaya ve yeni yazılım güncellemelerini doğrulamak ve yayınlamak için gereken süreyi azaltmaya yardımcı olur. Kod değişikliklerini sürekli olarak entegre ederek ekipler, insanlar değişikliklerini birleştirmek için bir projenin sonuna kadar beklediklerinde sıklıkla ortaya çıkan "entegrasyon cehenneminden" kaçınabilirler.
Sürekli Entegrasyon birkaç temel uygulamayı içerir. İlk olarak, geliştiriciler günde birden fazla kez paylaşılan bir depoya kod işlerler. Daha sonra her taahhüt otomatik bir derleme tarafından doğrulanır ve ekiplerin sorunları erken tespit etmesine olanak tanır. Otomatik test, CI'ın bir başka temel taşıdır ve yazılımın her güncellemeden sonra işlevsel kalmasını sağlamak için birim testlerini, entegrasyon testlerini ve diğer otomatik test biçimlerini kapsar. Sürekli geri bildirim çok önemlidir ve geliştiricilere yaptıkları değişikliklerin etkisi hakkında anında bilgi sağlar. Bu hızlı geri bildirim döngüsü, sorunların hızla çözülmesine ve yüksek düzeyde kod kalitesinin korunmasına yardımcı olur.
Yapay zeka ve makine öğrenimi bağlamında, Sürekli Entegrasyon çok sayıda avantaj sunar. Modellerin eğitimini ve doğrulanmasını otomatikleştirerek geliştirme iş akışını kolaylaştırır ve herhangi bir yeni kodun mevcut sistemle sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar. Bu, modellerin yeni verilerle sık sık yeniden eğitilmesi gereken makine öğrenimi projelerinde özellikle önemlidir. CI, model doğruluğunu, performansı ve diğer kritik ölçümleri kontrol eden testleri otomatik olarak çalıştırarak kod kalitesinin korunmasına yardımcı olur. Ayrıca tutarlı ve şeffaf bir geliştirme süreci sağlayarak ekip üyeleri arasında işbirliğini kolaylaştırır. CI, sorunları erkenden yakalayarak geliştirme döngüsünün ilerleyen aşamalarında büyük sorunların ortaya çıkma riskini azaltır ve sonuçta daha güvenilir ve sağlam AI/ML sistemlerine yol açar.
Sürekli Entegrasyon güçlü bir uygulama olmakla birlikte, genellikle Sürekli Teslimat (CD) ve Sürekli Dağıtım gibi diğer ilgili kavramlarla birlikte ele alınır. Sürekli Teslimat, genellikle her değişikliği otomatik olarak bir test veya hazırlama ortamına dağıtarak yazılımın herhangi bir zamanda üretime verilebilmesini sağlayarak CI'yi genişletir. Sürekli Dağıtım, üretim hattının tüm aşamalarını geçen her değişikliği otomatik olarak canlı ortama yayınlayarak bunu bir adım öteye taşır. CI derleme ve test aşamalarına odaklanırken, CD ve Sürekli Dağıtım yayınlama ve dağıtım aşamalarına odaklanır. Bu uygulamalar birlikte, AI/ML projeleri de dahil olmak üzere modern yazılım geliştirme için en iyi uygulama olan CI/CD olarak bilinen bir boru hattı oluşturur.
Sürekli Entegrasyon, verimliliği ve güvenilirliği artırmak için çeşitli gerçek dünya AI/ML uygulamalarında kullanılmaktadır. Örneğin, Ultralytics YOLO adresini kullanarak bir nesne algılama sistemi geliştiren bir şirket, yeni kod değişikliklerini bir dizi performans ölçütüne göre otomatik olarak test etmek ve güncellemelerin modelin doğruluğunu veya hızını düşürmemesini sağlamak için CI kullanabilir. Her kod taahhüdü, modeli bir doğrulama veri kümesi üzerinde eğiten ve Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP) gibi performans ölçümlerini değerlendiren otomatik bir derleme sürecini tetikler. Bu yaklaşım, modelin sürekli iyileştirilmesini ve güvenilirliğini sağlar.
Bir başka örnek de doğal dil işleme (NLP) alanında, bir ekibin bir duygu analizi modeli üzerinde çalışıyor olabileceği durumdur. CI uygulayarak, her kod değişikliği, modelin duyguları doğru bir şekilde sınıflandırma yeteneği üzerindeki etkisi açısından otomatik olarak test edilir. Bu, güncellenmiş modelin bir test veri kümesi üzerinde çalıştırılmasını ve performansının önceki sürümlerle karşılaştırılmasını içerebilir. Bu testlerden alınan sürekli geri bildirimler, ekibin sorunları hızla tespit edip düzeltmesine yardımcı olarak modelin doğru ve etkili kalmasını sağlar.
Çeşitli araçlar ve platformlar Sürekli Entegrasyonu destekler. Jenkins, proje oluşturmayı, dağıtmayı ve otomatikleştirmeyi desteklemek için yüzlerce eklenti sağlayan açık kaynaklı bir otomasyon sunucusudur. Travis CI, kullanım kolaylığı ve GitHub ile entegrasyonu ile bilinen bir başka popüler seçimdir. GitLab CI/CD, GitLab'a entegre edilmiştir ve CI/CD boru hatları için kapsamlı bir çözüm sunar. CircleCI çeşitli dilleri ve platformları destekleyerek farklı proje ihtiyaçları için esneklik sağlar. GitHub Actions, iş akışınızı doğrudan GitHub deponuzda otomatikleştirmenize olanak tanıyarak GitHub'da barındırılan projeler için uygun bir seçenek haline getirir. Bu araçlar, ekiplerin CI'ı etkili bir şekilde uygulamalarına yardımcı olarak AI/ML modellerinin sürekli olarak test edilmesini ve geliştirilmesini sağlar. Ayrıca, Ultralytics HUB gibi platformlar, modellerin eğitimini ve dağıtımını kolaylaştırmak için CI işlem hatlarına entegre edilebilir ve geliştirme sürecinin verimliliğini daha da artırır.
