IA en la Nube · Lección 28
¿Qué adaptación adicional, específica del contexto de IA, es importante considerar al diseñar un pipeline de CI/CD para desplegar cambios en una aplicación que usa servicios de IA gestionados en la nube?
Incluir pasos de validación de calidad específicos de IA (como evaluación automatizada de un golden set) además de las pruebas tradicionales de código, para detectar si un cambio de prompt o configuración degrada la calidad de las respuestas antes de desplegarlo a producción
Un pipeline de CI/CD para una aplicación de IA es exactamente idéntico en todos sus pasos a un pipeline de CI/CD tradicional de software, sin ninguna consideración adicional específica que agregar
Solo es relevante esta consideración si la aplicación tiene exactamente un único prompt en total configurado en todo el sistema
Incluir validación de calidad de IA en el pipeline de CI/CD elimina por completo la necesidad de tener cualquier tipo de prueba tradicional de código funcionando
IA en la Nube · Lección 28
Completa el código
Se incluyen pasos de validación de calidad específicos usando un golden
Revisa: se incluyen pasos de validación de calidad específicos usando un golden set.
IA en la Nube · Lección 28
¿Por qué un pipeline de CI/CD tradicional que solo verifica que el código compile y pase pruebas unitarias no detectaría que un cambio de prompt degradó la calidad de las respuestas generadas por el modelo?
Pista: las pruebas tradicionales de código verifican que el código compile correctamente y pase pruebas unitarias sobre su lógica, pero un cambio de prompt sigue siendo técnicamente código válido aunque produzca respuestas de peor calidad; sin un paso específico de validación de calidad de IA (como evaluar contra un golden set), ese pipeline tradicional no tendría forma de detectar esa degradación específica de calidad antes de que llegue a producción.
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CI/CD para despliegues de IA en la nube
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