איך משלבים Docker ב-CI/CD להרצת Inference Benchmarking אוטומטי

בפוסטים הקודמים דיברנו על איך Docker מבטיח סביבת ניסוי עקבית ואמינה. אבל בעולם אמיתי - אנחנו לא רוצים להריץ benchmark ידנית בכל פעם שמודל או מנוע משתנים. כאן נכנס השלב הבא: אוטומציה מלאה באמצעות CI/CD.

מה זה בעצם אומר?

CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) הוא תהליך שבו כל שינוי בקוד (למשל מודל מעודכן או גרסת inference חדשה) מפעיל שרשרת בדיקות אוטומטית - כולל benchmarking.

המטרה: לדעת מיידית אם שינוי שיפר או פגע בביצועים.

איך Docker משתלב בתהליך הזה

• Docker Image כיחידת עבודה קבועה כל הרצת benchmark נעשית מתוך אותו image בדיוק - עם אותן ספריות, אותן גרסאות CUDA וכו’. כך מבטיחים שהמדידה משווה תפוחים לתפוחים.

• Pipeline שמריץ את הקונטיינר בכל commit או שינוי במודל, ה-CI (למשל Jenkins, GitHub Actions או GitLab CI) מושך את ה-Docker image ומריץ בו את הבדיקות.

• מדידת ביצועים ואיסוף תוצאות הסקריפטים בתוך הקונטיינר מודדים זמני תגובה, צריכת זיכרון ו-throughput. התוצאות נשלחות אוטומטית ללוג או ל-dashboard ייעודי.

דוגמה פשוטה ל-Workflow טיפוסי

1. שינוי חדש במודל נכנס ל-main branch.
2. ה-CI מפעיל container עם סביבת הבדיקה.
3. מתבצע inference benchmark על סט נתונים קבוע.
4. התוצאות מושוות לגרסה הקודמת.
5. אם יש ירידה בביצועים - מתקבלת התראה אוטומטית.

למה זה חשוב

• עקביות מלאה - כל ריצה זהה לסביבה הקודמת.
• תגובה מהירה - כל שינוי נבדק אוטומטית.
• מעקב היסטורי - קל לראות איך כל שינוי השפיע על הביצועים לאורך זמן.

לסיכום

שילוב Docker בתוך CI/CD הוא הדרך להפוך benchmarking למשהו שקורה לבד, בצורה מדויקת, עקבית ומהירה. במקום “להריץ כשיש זמן”, הוא הופך לחלק מה-DNA של תהליך הפיתוח - ככה יודעים תמיד שהמודל באמת מתקדם, ולא רק משתנה.