Praktična primena CI/CD u data science projektima

Šta je CI/CD u kontekstu data science-a?

• CI (Continuous Integration) omogućava da svaki commit pokrene automatsko testiranje i validaciju modela
• CD (Continuous Deployment) omogućava da se validirani modeli automatski implementiraju u produkciju ili staging

Tipičan tok

1. Data Scientist kreira model u Jupyter Notebook-u
2. Model se eksportuje kao .pkl, .joblib ili .onnx
3. CI pokreće automatske testove (unit + data testove)
4. CD pipeline šalje model na server (npr. AWS S3, Azure ML, Firebase)
5. Deployment koristi Docker + Kubernetes ili serverless rešenja

Alati koji se koriste

• GitHub Actions / GitLab CI
• Docker, MLflow, DVC
• Terraform / Ansible za infrastrukturu
• Streamlit / FastAPI za API servise

Prednosti za timove

• Stabilnost modela i transparentnost procesa
• Automatski rollback u slučaju grešaka
• Praćenje performansi modela kroz verzije
• Brža i sigurnija isporuka korisnicima

Moj primer: integracija GitHub Actions sa ML pipeline-om

U jednom od mojih projekata, napravljen je CI/CD tok u kojem svaki pull request:

• pokreće validaciju dataset-a i modela
• generiše test report
• automatski ažurira model u API servisu putem Docker image-a

Rezultat: vreme isporuke skraćeno za 60%, uz stabilnost i ponovljivost eksperimenata.