151 — CI/CD y pruebas para sistemas de IA

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Parte: 12 — Ingeniería de IA, MLOps, LLMOps y AgentOps
Nivel: experto · Horas estimadas: 6
Laboratorio: evaluation · Estado: EXECUTABLE_CORE

🎯 Propósito

Comprender ci/cd y pruebas para sistemas de ia dentro de la evolución de la inteligencia artificial, implementar un experimento mínimo verificable y distinguir qué parte constituye evidencia frente a una afirmación todavía no comprobada.

📚 Resultados de aprendizaje

Al finalizar podrás:

1. Explicar ci/cd y pruebas para sistemas de ia usando los conceptos CI, tests, validation, contracts.
2. Ejecutar el laboratorio con una semilla explícita y revisar su contrato JSON.
3. Identificar al menos un supuesto, una limitación y un riesgo de aplicación.
4. Comparar el enfoque con la etapa anterior de la ruta de aprendizaje.
5. Producir una evidencia reproducible y una conclusión que no exceda los datos.

🧩 Conceptos centrales

CI, tests, validation, contracts

🗺️ Ubicación en el mapa de la IA

El CI/CD clásico automatizó la pregunta «¿este cambio de código rompe algo?». En sistemas de IA la pregunta se triplica: el cambio puede venir del código, de los datos o del modelo, y «romper» puede significar un test rojo o una degradación estadística silenciosa. Esta clase adapta la integración y entrega continuas al ciclo de vida de la clase 148, usando el registro de la 147 como puerta de salida hacia el serving (152).

📖 Fundamentos

🔺 Tres ejes de prueba

Siguiendo el ML Test Score de Breck et al. (2017), un sistema de ML se prueba en cuatro frentes; aquí los agrupamos en tres ejes más la infraestructura:

1. Tests de datos: el insumo cumple su contrato. - Esquema: columnas, tipos, rangos (edad ∈ [0, 120]), nulos permitidos. - Distribución: estadísticas dentro de bandas esperadas (media, cuantiles, cardinalidad de categóricas). - Legalidad/privacidad: features permitidas, sin fuga de PII.
2. Tests de modelo: el artefacto entrenado es apto. - Calidad mínima contra baseline fijo (¿supera al heurístico y a la versión anterior?). - Sin training-serving skew: la feature calculada offline coincide con la online. - Reproducibilidad del entrenamiento (semilla + snapshot, clase 149).
3. Tests de comportamiento: el modelo hace lo correcto en casos con significado. - Invariancia: cambiar el nombre propio en un texto no debe cambiar el sentimiento. - Direccionales: subir el ingreso no debe subir la probabilidad de impago. - Casos mínimos de funcionalidad: ejemplos canónicos que jamás deben fallar (la «suite de humo» del modelo, cf. CheckList de Ribeiro et al.).

🔁 CI/CD y CT

El whitepaper de MLOps de Google distingue:

• CI: además de compilar y testear código, valida datos y produce artefactos de pipeline probados.
• CD: despliega no un binario sino un pipeline completo que a su vez entrena y sirve modelos.
• CT (Continuous Training): el reentrenamiento automático disparado por calendario, llegada de datos o deriva — exclusivo de ML, no existe en DevOps clásico.

pipeline de CI para un cambio (código o datos):
1. tests unitarios de código           (segundos)
2. validación de esquema de datos      (segundos)
3. entrenamiento en muestra pequeña    (minutos)   ← smoke train
4. evaluación vs. baseline + guardas   (minutos)
5. tests de comportamiento             (minutos)
6. registro del candidato (challenger) (clase 150)
solo si 1-6 pasan → CD: despliegue canario → promoción

Herramientas como CML (Continuous Machine Learning) insertan en cada pull request un reporte con métricas y gráficas del candidato, convirtiendo la revisión de modelos en revisión de código: el diff incluye el delta de métricas.

🚦 Qué bloquea y qué alerta

No todo test debe bloquear el despliegue. Regla práctica: bloquean los contratos (esquema, firma del modelo, casos mínimos de funcionalidad, guardas duras); alertan las señales estadísticas ruidosas (pequeñas caídas de una métrica secundaria, cambios de distribución leves), que exigen juicio humano. Un pipeline donde todo bloquea acaba con overrides sistemáticos; uno donde todo alerta, con alertas ignoradas.

🧮 Ejemplo trabajado

Un PR cambia el binning de la feature ingreso. El pipeline corre:

paso                         resultado
tests unitarios              ✓ 214/214
esquema de datos             ✓ (mismas columnas y tipos)
smoke train (5 % datos)      ✓ entrena sin error, 92 s
eval vs. baseline            accuracy 0.902 → 0.897  (Δ −0.005; umbral bloqueo −0.01)
test direccional             ✗ p(impago) SUBE al subir ingreso en 3.1 % de los casos
                               (umbral: 1 %)
casos mínimos                ✓ 40/40

Veredicto: bloqueado por el test direccional, no por la métrica. La caída de accuracy (−0.005) está dentro de la tolerancia y solo habría alertado; pero el modelo ahora viola monotonicidad esperada en una fracción de casos tres veces mayor que la tolerada — señal típica de un binning con bordes mal ordenados. El autor corrige los bordes del bin, el direccional baja a 0.4 % y el PR entra. Nótese lo que el ejemplo enseña: la métrica agregada era aceptable; el comportamiento no.

📊 Propiedades y comparación

flowchart LR
  A[PR: código o datos] --> B[tests unitarios]
  B --> C[validación de esquema]
  C --> D[smoke train]
  D --> E[eval vs. baseline + guardas]
  E --> F[tests de comportamiento]
  F -->|todo verde| G[registrar challenger]
  G --> H[CD: canario]
  E -->|regresión leve| I[alerta a revisión humana]
  F -->|violación| J[bloqueo con reporte en el PR]

⚠️ Errores conceptuales frecuentes

1. «Si los tests de código pasan, el sistema está sano.» El código puede ser perfecto y el modelo inútil: los datos y el comportamiento estadístico necesitan sus propios tests (ese es el punto del ML Test Score).
2. «La métrica agregada cubre el comportamiento.» Un modelo puede mantener accuracy y violar invariancias o monotonicidad en subconjuntos críticos, como en el ejemplo.
3. «CT es un cron que reentrena.» Sin validación automática post-entrenamiento y regla de promoción, un cron reentrenando es una fábrica de regresiones desatendida.
4. «Todo test debe bloquear.» Las señales estadísticas ruidosas como bloqueo duro producen overrides crónicos; se degradan a alerta con revisión humana.
5. «El skew se prueba una vez.» La paridad offline/online se erosiona con cada cambio de pipeline; se verifica en CI y se muestrea en producción continuamente.

🚀 Del aprendizaje a la operación

El laboratorio ejecuta una batería de validaciones deterministas; un CI/CD real añade runners con GPU y colas (el smoke train compite por recursos), cachés de datasets, gestión de secretos para fuentes de datos, reportes de CML en el PR, y la política de quién puede hacer override de un bloqueo y cómo queda auditado. La inversión con mejor retorno suele ser la más barata: validación de esquema en cada ingesta, que atrapa la mayoría de los incidentes reales antes de que toquen un modelo.

🧪 Laboratorio

python lab.py

El laboratorio llama a ai_evolution.labs.run_lab("evaluation"). Esta decisión evita 183 implementaciones divergentes: cada clase tiene un entrypoint propio, pero los motores didácticos se prueban como una biblioteca común.

🔍 Evidencia esperada

• tipo de laboratorio y semilla;
• entradas o decisiones observables;
• resultado estructurado;
• lista evidence con hechos que pueden inspeccionarse;
• lista limitations que impide presentar la demo como producción.

📓 Notebooks

• 📓 notebook.ipynb: recorrido guiado con la materia resumida.
• ✍️ notebook_student.ipynb: ejercicios para resolver.
• ✅ notebook_solution.ipynb: solución de referencia explicada.

📝 Evaluación

Consulta assessment.md para preguntas y criterio de aceptación.

⚠️ Errores comunes

❓ Preguntas frecuentes

¿Debo usar una API comercial?
No. El núcleo funciona localmente. Las extensiones LIVE se documentan por separado.

¿El laboratorio representa una implementación industrial?
No por sí solo. Enseña el contrato y el patrón; producción exige integración, seguridad, observabilidad, pruebas y operación.

¿Dónde profundizo?
Revisa las especializaciones enlazadas en el README raíz y la ruta siguiente.

🔗 Referencias

• Breck et al. (2017), "The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness", IEEE Big Data — uso: referencia consultada en su fuente original
• Google Cloud, "MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning" — uso: referencia consultada en su fuente original
• Ribeiro et al. (2020), "Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList", ACL (arXiv:2005.04118) — uso: fuente primaria del mecanismo estudiado
• CML — Continuous Machine Learning (iterative.ai) — uso: referencia consultada en su fuente original
• Great Expectations Documentation — validación de datos — uso: referencia consultada en su fuente original
• Fowler, "Continuous Integration" — uso: referencia consultada en su fuente original

📜 Papers que fundamentan esta clase

Bloque generado por python scripts/link_papers_to_classes.py. La fuente es papers/catalog/papers.json.

Cada ficha explica el problema anterior, la matemática mínima, los límites y los errores de atribución más frecuentes. Para leerlas con método: cómo leer un paper de IA · anexos matemáticos.

📚 Bibliografía de apoyo

Bloque generado por python scripts/link_sources_to_classes.py. Cada obra lleva su localizador verificado en sources/bibliography.json.

Los papers dicen de dónde salió el mecanismo. Estas obras lo desarrollan con el espacio que una clase no tiene: teoría completa, demostraciones y ejercicios.

⬅️ Clase anterior

150 — Registro y promoción champion-challenger

➡️ Siguiente clase

152 — Serving online, batch y streaming

📝 Evaluación completa

❓ Preguntas

1. Define ci/cd y pruebas para sistemas de ia sin usar una marca o framework como definición.
2. Explica la relación entre CI, tests, validation, contracts.
3. Ejecuta lab.py dos veces con la misma semilla. ¿Qué debe conservarse?
4. Identifica una afirmación permitida y una afirmación exagerada sobre el resultado.
5. Propón una prueba negativa o un caso límite.

🏆 Reto verificable

Amplía el resultado del laboratorio con una clave student_extension que incluya:

• el supuesto que estás probando;
• una medición o comprobación;
• la conclusión;
• una limitación.

✅ Criterio de aceptación

• [ ] lab.py termina con código 0.
• [ ] El resultado contiene kind, seed, evidence y limitations.
• [ ] La extensión no modifica el comportamiento de otras clases.
• [ ] La interpretación referencia datos impresos por el laboratorio.
• [ ] Se declara al menos un riesgo o condición de no uso.