Ответ
Я использовал Ansible для автоматизации настройки инфраструктуры под ML-ворклоады. Основной опыт — подготовка однородных окружений на множестве воркер-нод для распределенного обучения моделей.
Например, плейбук для базовой настройки сервера под Python-стек данных:
# setup_ml_server.yml
- name: Configure ML server
hosts: ml_workers
become: yes
tasks:
- name: Install system dependencies
apt:
name:
- python3-pip
- python3-venv
- git
state: present
update_cache: yes
- name: Create a virtual environment
command: python3 -m venv /opt/ml_env
- name: Install Python packages
pip:
requirements: /tmp/requirements.txt
virtualenv: /opt/ml_env
executable: /opt/ml_env/bin/pip
Я структурировал код с помощью ролей (roles) для разных компонентов (nginx, docker, monitoring), использовал Jinja2-шаблоны для генерации конфигурационных файлов и Ansible Vault для управления секретами. Интеграция в пайплайн осуществлялась через запуск плейбуков из GitLab CI.