Natuurlijk! Hier is een gestructureerd plan voor het ontwikkelen van een effectieve CI/CD-strategie voor jouw MLOps-pipeline, rekening houdend met jouw tools en eisen: 1. Inrichting van de code repository - Organiseer je code in GitLab met duidelijke mappenstructuren voor data, modeltraining, testing en deployment. - Gebruik branches (bijvoorbeeld develop, main, feature) voor gestructureerde ontwikkeling en releases. 2. Automatisering van modeltraining en validatie - Maak CI/CD-pipelines in GitLab CI/CD definieer je stages: build, test, train, validate, deploy. - In de build-stage: bouw Docker-images met alle benodigde dependencies (Python, TensorFlow, scikit-learn). - In de train-stage: voer modeltraining uit met scripts die data preprocessen en modellen trainen. - Na training: voer validatie uit door modelprestaties te meten (bijvoorbeeld accuracy, precision, recall). 3. Automatische validatie en kwaliteitsborging - Implementeer tests voor modelprestaties: - Stel vooraf gedefinieerde prestatiedrempels in. - Laat de pipeline mislukken als de prestaties onder deze drempels zakken. - Voeg integratietesten toe om te controleren of het model correct samenwerkt met andere componenten. - Gebruik data- en modelversiebeheer (bijv. MLflow of DVC) om consistentie te waarborgen. 4. Containerisatie en deployment - Containeriseer je modellen in Docker-images met de benodigde runtime en dependencies. - Gebruik GitLab CI/CD om na succesvolle validatie de image te pushen naar een container registry (bijvoorbeeld AWS ECR). 5. Deployment op AWS EKS - Automatiseer het uitrollen van de Docker-image naar je EKS-cluster met Kubernetes manifests. - Implementeer kanaries of blue-green deployments voor zero-downtime updates. - Monitor de deployment en het modelgedrag in productie. 6. Foutafhandeling en rollback - Configureer pipeline-fouten om automatisch te rapporteren en te blokkeren. - Gebruik Kubernetes-liveness en readiness probes om de gezondheid van services te controleren. - Implementeer automatische rollback bij detectie van prestatie- of beschikbaarheidsproblemen. 7. Continuous Monitoring en Feedback - Verzamel prestatie- en gebruiksgegevens van het model in productie. - Gebruik deze data om modellen periodiek te hertrainen of te finetunen. 8. Documentatie en versiebeheer - Documenteer alle processen, testcriteria en deploymentprocedures. - Gebruik versiebeheer voor data, code en modellen voor reproduceerbaarheid. Kort samengevat: - Zet een GitLab CI/CD pipeline op met stages voor build, test, training, validatie, containerisatie en deployment. - Implementeer automatische prestatievalidatie en integratietesten. - Gebruik Docker en Kubernetes (AWS EKS) voor consistente deployment. - Zorg voor foutafhandeling, monitoring en automatische rollback. - Houd alles goed gedocumenteerd en versieerbare. Met deze aanpak borg je de kwaliteit van je modellen, automatiseer je het gehele proces en minimaliseer je risico's bij uitrol.

Absoluut. Hier is een uitgebreid, stapsgewijs plan voor het ontwikkelen van een effectieve CI/CD strategie voor uw MLOps pipeline, specifiek afgestemd op uw tech stack (Python, TensorFlow, scikit-learn, GitLab, Docker, AWS EKS). ### Overkoepelende Strategie: GitLab CI/CD als Orchestrator We gebruiken GitLab CI/CD als het centrale zenuwstelsel. Elke commit of merge request (MR) triggert een pipeline die doorloopt via verschillende, geïsoleerde stadia, waarbij Docker-containers en Kubernetes (EKS) worden gebruikt voor reproduceerbaarheid en schaalbaarheid. --- ### 1. Repository Structuur & Branching Strategie Een gestructureerde repo is de basis voor een succesvolle automatisering. **Aanbevolen Mapstructuur:** ``` ml-project/ ├── data/ # (Optioneel) Voor sample/data voor tests ├── src/ # Broncode voor feature engineering, modelbouw ├── tests/ # Unittesten en integratietesten ├── pipelines/ # GitLab CI configs, scripts ├── Dockerfile # Voor training en serving ├── requirements.txt # Afhankelijkheden ├── .gitlab-ci.yml # Hoofd CI/CD configuratie └── config/ # Configuratiebestanden (bv. model hyperparameters) ``` **Branching Strategie:** * `main`/`production`: Bevat alleen geteste, goedgekeurde code en modellen. Pipeline hier leidt tot productie-implementatie. * `staging`: Spiegel van productie voor acceptatietesten. * `development`: Integratiebranch voor nieuwe features. * **Feature Branches**: Elke nieuwe feature/fix gebeurt in een eigen branch. Een **Merge Request (MR)** is verplicht om code naar `development` of `main` te mergen. --- ### 2. De CI/CD Pipeline in GitLab (.gitlab-ci.yml) We definiëren verschillende stages die sequentieel worden uitgevoerd. ```yaml stages: - test - build - validate - deploy-staging - test-staging - deploy-production # Variabelen gedefinieerd in GitLab CI/CD settings (beveiligd!) # AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY, EKS_CLUSTER_NAME, etc. ``` #### **Stage 1: Test** * **Doel:** Voer statische code analyse en unit tests uit voordat er ook maar iets wordt gebouwd. * **Job: `unit-test`** * **Image:** `python:3.9-slim` * **Script:** ```bash pip install -r requirements.txt pip install pylint black # Code kwaliteit tools pylint src/ --fail-under=8.0 # Code style check python -m pytest tests/unit/ -v --cov=src/ --cov-report=xml # Unit tests + coverage ``` * **Artefacten:** Sla de coverage report (`coverage.xml`) op voor GitLab te integreren. * **Only:** `merge_requests` # Voer dit altijd uit bij een MR #### **Stage 2: Build** * **Doel:** Maak een reproduceerbare Docker container met alle code en afhankelijkheden. * **Job: `build-train-image`** * **Image:** `docker:latest` * **Services:** `- docker:dind` (Docker-in-Docker voor builden binnen CI) * **Script:** ```bash docker build -t ${CI_REGISTRY_IMAGE}/model-train:${CI_COMMIT_SHORT_SHA} . docker push ${CI_REGISTRY_IMAGE}/model-train:${CI_COMMIT_SHORT_SHA} ``` * **Only:** `merge_requests` (voor MR validation) of `main`, `staging` (voor deploy) #### **Stage 3: Validate (Kern van uw eis)** * **Doel:** Train het model op een testdataset en valideer de prestaties automatisch tegen drempelwaarden. * **Job: `validate-model-performance`** * **Image:** `${CI_REGISTRY_IMAGE}/model-train:${CI_COMMIT_SHORT_SHA}` # Gebruik de zojuist gebouwde image * **Script:** ```bash # Dit script traint het model en evalueert het op een validation set python src/train.py --mode validate --config config/validation_params.yaml ``` * **Hoe automatisering werkt:** Het script `train.py` moet: 1. Het model trainen. 2. Metrische waarden berekenen (bijv. accuracy, F1-score, MSE) op een validation set. 3. Deze waarden vergelijken met vooraf gedefinieerde drempelwaarden in `validation_params.yaml` (bijv. `min_accuracy: 0.95`). 4. **Falen met een duidelijke foutmelding (exit code > 0) als de prestaties onvoldoende zijn.** Dit faalt de CI-job automatisch en blokkeert de deploy. * **Only:** `merge_requests` **Dit is cruciaal voor kwaliteitsborging in een MR.** #### **Stage 4: Deploy to Staging & Integration Test** * **Doel:** Implementeer het model op een staging-omgeving (EKS) dat een productie-omgeving simuleert en voer integratietesten uit. * **Job: `deploy-to-staging`** * **Image:** `bitnami/kubectl:latest` # Image met kubectl * **Script:** ```bash # Configureer toegang tot je EKS cluster aws eks update-kubeconfig --region eu-west-1 --name ${EKS_CLUSTER_NAME}-staging # Deploy de Kubernetes manifesten (bijv. gebruik van Kustomize of Helm) kubectl apply -k kubernetes/overlays/staging/ # Wacht tot de pod 'Ready' is kubectl wait --for=condition=ready pod -l app=ml-model --timeout=300s ``` * **Job: `integration-test-staging`** * **Image:** `python:3.9-slim` * **Script:** ```bash pip install requests # Voer een script uit dat testverzoeken naar het model in staging stuurt python tests/integration/test_staging_deployment.py ``` * **Hoe automatisering werkt:** `test_staging_deployment.py` stuurt een (of meerdere) sample request(s) naar het geïmplementeerde model endpoint op EKS en verifieert dat het antwoord correct en binnen een acceptabele latentie is. **Faal de job bij een fout.** #### **Stage 5: Deploy to Production (Manual)** * **Doel:** Beheerde, gecontroleerde implementatie naar productie. * **Job: `deploy-to-production`** * **Image:** `bitnami/kubectl:latest` * **Script:** ```bash aws eks update-kubeconfig --region eu-west-1 --name ${EKS_CLUSTER_NAME}-production kubectl apply -k kubernetes/overlays/production/ kubectl rollout status deployment/ml-model-deployment --timeout=300s ``` * **When:** `manual` # Vereist een handmatige klik in GitLab om te starten * **Only:** `main` # Alleen deployen vanaf de main branch --- ### 3. Aandacht voor Kwaliteitsborging & Foutafhandeling * **Model Drift & Rollback:** * Implementeer **canary releases** of **blue-green deployments** in je Kubernetes setup. Dit stelt je in staat verkeer geleidelijk over te zetten en direct terug te draaien (rollback) als er problemen zijn in productie zonder downtime. * Sla elke productie-container (`model-train:${CI_COMMIT_SHORT_SHA}`) permanent op in de registry. Rollback is dan simpelweg het deployen van een vorige, werkende image tag. * **Monitoring en Logging:** * Stel **Prometheus en Grafana** in op je EKS cluster om modelprestaties (latentie, foutpercentages), resourcegebruik en bedrijfsmetriek (bijv. conversie) live te monitoren. * Stel logging in (bijv. **Fluentd -> Elasticsearch/Kibana**) om alle train- en inference-logs te centraliseren voor debugging. * **Foutafhandeling in de Pipeline:** * **Elke job faalt automatisch** bij een non-zero exit code van een script. Dit is uw primaire afhandelingsmechanisme. * Gebruik GitLab's **`retry`** keyword voor jobs die kunnen falen door tijdelijke netwerkproblemen (bijv. pip downloads). * Configureer **e-mail-/Slack-meldingen** in GitLab voor gefaalde pipelines, zodat het team direct wordt gewaarschuwd. ### Conclusie Deze strategie zorgt voor een strikte, geautomatiseerde kwaliteitspoort: 1. **Geen code** wordt gemerged zonder geslaagde unit tests en code style checks. 2. **Geen model** wordt geïmplementeerd zonder dat het aan de prestatiedrempels voldoet (automatische validatie). 3. **Geen implementatie** naar productie zonder succesvolle integratietesten in een staging-omgeving. 4. **Elke implementatie** is traceerbaar, reproduceerbaar en kan eenvoudig worden teruggedraaid. Begin met het implementeren van de `test` en `validate` stages voor merge requests, want dit levert direct de meeste kwaliteitswinst op. Breid daarna uit naar de deploy-stages.