⚙️ YAML Workflows (Build → Test → Deploy) in Machine Learning

आधुनिक Machine Learning systems सिर्फ model training तक सीमित नहीं हैं। इन्हें production तक पहुँचाने के लिए automated CI/CD pipelines की ज़रूरत होती है। YAML workflows इस automation का foundation हैं, जहाँ आप एक declarative configuration लिखकर पूरे pipeline (build → test → deploy) को control कर सकते हैं।

🔹 YAML क्या है?

YAML (Yet Another Markup Language) एक human-readable data serialization format है। DevOps और MLOps में YAML का उपयोग pipelines को define करने के लिए किया जाता है। इसके ज़रिए आप बिना code के अलग-अलग stages (build, test, deploy) define कर सकते हैं।

📦 Build Stage

Build stage में ML code और dependencies को prepare किया जाता है। - Virtual environment setup - Dependencies install करना (requirements.txt, conda.yml) - Docker image बनाना - Data pre-processing scripts run करना

🧪 Test Stage

Test stage ensure करता है कि code और data दोनों expected तरीके से काम कर रहे हैं। - Unit tests run करना - Integration tests - Data validation (Great Expectations, TFX) - Model accuracy threshold checks

🚀 Deploy Stage

Deploy stage में trained ML model को production environment में push किया जाता है। - Model को Docker/Kubernetes में deploy करना - API endpoints create करना (FastAPI, Flask, gRPC) - Monitoring setup करना (Prometheus, Grafana, MLflow)

🛠️ Tools & Platforms

• GitHub Actions: ML pipelines define करने के लिए YAML workflows
• GitLab CI/CD: Version control और pipeline automation
• Jenkins: ML workflows orchestration
• Kubeflow Pipelines: ML-specific pipeline automation

📌 Example YAML Workflow

name: ML CI/CD Pipeline

on: [push]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - name: Install dependencies
        run: pip install -r requirements.txt

  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Run tests
        run: pytest tests/

  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Deploy Model
        run: kubectl apply -f k8s/deployment.yml
    

🏆 निष्कर्ष

YAML workflows Machine Learning CI/CD pipelines को automated, scalable और reproducible बनाते हैं। Build → Test → Deploy approach से ML teams तेजी से और सुरक्षित तरीके से models production में push कर सकती हैं। यह approach किसी भी ML project की reliability और speed को बढ़ा देता है।