AIRS MLOps Lab Lab

Workshop de pipeline MLOps seguro: construa, implante e proteja modelos de ML com AI Runtime Security, guiado pelo Claude Code

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Interno da Palo Alto Networks

Este lab é interno da Palo Alto Networks.

O Que Você Vai Construir

O AIRS MLOps Lab é um workshop prático onde você constrói, implanta e protege um pipeline de ML real. Você faz fine-tuning de um modelo de linguagem open-source para transformá-lo em um consultor de cibersegurança, implanta no Google Cloud, e depois protege sistematicamente o pipeline usando Palo Alto Networks AI Runtime Security (AIRS).

Isso não é um tutorial passivo. Você trabalha com o Claude Code como seu parceiro de desenvolvimento e mentor. O Claude foi configurado especificamente para este lab: ele conhece o código, adapta o ritmo das suas explicações e usa perguntas socráticas para construir sua compreensão.

Pré-requisitos

Antes de iniciar o lab, garanta que você tem:

Torque — tenha acesso para criar seus próprios projetos antes de iniciar o lab
code.pan.run — acesso ao code.pan.run
Licença de AIRS — acesso a um tenant de Prisma AIRS com credenciais de Strata Cloud Manager
Claude Code — instalado e configurado
Conta do GitHub — com gh CLI autenticado
Python 3.12+ — com uv para gerenciamento de dependências
Conta do HuggingFace — para explorar modelos e datasets

O Pipeline

Você vai construir um pipeline de CI/CD de 3 gates que escaneia modelos de ML em cada etapa:

GATE 1: TRAIN GATE 2: PUBLISH GATE 3: DEPLOY ───────────── ─────────────── ────────────── Modelo Base Baixar Adapter Verificar Manifest │ │ │ ▼ ▼ ▼ AIRS Scan Merge com Base AIRS Scan │ │ │ ▼ ▼ ▼ LoRA Training AIRS Scan Implantar Endpoint (Vertex AI) │ (vLLM + L4 GPU) │ ▼ │ ▼ Publicar no GCS ▼ Criar Manifest Implantar App (Cloud Run) └── auto_chain ──► └── auto_chain ──►

Gate 1 escaneia o modelo base antes do treinamento, faz fine-tuning com LoRA no Vertex AI e cria um manifest de procedência.

Gate 2 funde o adapter LoRA com o modelo base, escaneia o artifact fundido e publica no GCS.

Gate 3 verifica a cadeia do manifest, realiza um escaneamento final, implanta o modelo em um endpoint de Vertex AI com GPU usando vLLM e implanta a aplicação FastAPI no Cloud Run.

A Arquitetura

A aplicação implantada usa uma arquitetura desacoplada: o modelo roda em infraestrutura com GPU, e a aplicação roda em infraestrutura leve.

Browser │ POST /api/chat ▼ Cloud Run ── FastAPI (512Mi, 1 CPU) │ rawPredict (access token) ▼ Vertex AI ── endpoint rawPredict │ /v1/completions ▼ vLLM Server ── L4 GPU │ Qwen2.5-3B-Instruct (LoRA merged) ▼ completion ─► Vertex AI ─► Cloud Run ─► resposta em streaming para o Browser

Sem model weights no contêiner do Cloud Run. Sem GPU. Sem dependências de ML em runtime. O Cloud Run cuida da camada web; o Vertex AI cuida da inferência em hardware dedicado com GPU.

A Estrutura de Três Atos

O workshop está organizado em três atos com uma pausa de apresentação entre os Atos 1 e 2.

Ato 1 — Construa (Módulos 0-3)

Construa um pipeline de ML completo do zero. No final, você terá um consultor de cibersegurança ao vivo: treinado, fundido, publicado e implantado. Sem escaneamentos de segurança ainda. Isso é intencional.

Módulo	Foco	Tempo
Módulo 0: Configuração	Ambiente, GCP, GitHub, credenciais do AIRS	~30 min
Módulo 1: Fundamentos de ML	HuggingFace, formatos, datasets, plataformas	~45 min
Módulo 2: Treine Seu Modelo	Gate 1, LoRA fine-tuning, Vertex AI	~30 min + espera
Módulo 3: Implante e Sirva	Gate 2+3, merge, publish, deploy, app ao vivo	~30 min + espera

Pausa de Apresentação

Sessão conduzida pelo instrutor: proposta de valor do AIRS, ataques reais, cenários com clientes.

Ato 2 — Entenda a Segurança (Módulo 4)

Mergulho profundo no AIRS Model Security. Configure o acesso, execute escaneamentos, explore políticas.

Módulo	Foco	Tempo
Módulo 4: Mergulho no AIRS	SCM, SDK, escaneamento, security groups, integração HF	~1-1.5 hr

Ato 3 — Proteja (Módulos 5-7)

Proteja o pipeline que você construiu. Explore o que o AIRS detecta e o que não detecta.

Módulo	Foco	Tempo
Módulo 5: Integração do AIRS	Escaneamento no pipeline, verificação de manifest, rotulação	~1-1.5 hr
Módulo 6: O Zoológico de Ameaças	Pickle bombs, armadilhas Keras, riscos de formato	~1 hr
Módulo 7: Lacunas e Envenenamento	Envenenamento de dados, backdoors comportamentais, defesa em profundidade	~45 min-1 hr

Estrutura do Projeto

prisma-airs-mlops-lab/
├── .github/
│   ├── workflows/              # Pipeline de CI/CD (3 gates + app deploy)
│   └── pipeline-config.yaml    # Seu projeto GCP e configuração de buckets
├── src/airs_mlops_lab/
│   └── serving/                # App FastAPI + cliente de inferência Vertex AI
├── airs/
│   ├── scan_model.py           # CLI de escaneamento AIRS
│   └── poisoning_demo/         # Prova de conceito de envenenamento de dados
├── model-tuning/
│   ├── train_advisor.py        # Script de fine-tuning com LoRA
│   └── merge_adapter.py        # Merge de adapter para implantação
├── scripts/
│   └── manifest.py             # CLI de rastreamento de procedência do modelo
├── lab/
│   └── .progress.json          # Seu progresso (rastreado automaticamente)
├── CLAUDE.md                   # Configuração do mentor Claude Code
└── Dockerfile                  # App do Cloud Run (cliente leve, sem modelo)

Próximo Passo

Leia Como o Lab Funciona para entender o mentor, a pontuação e o ritmo, e depois vá para o Guia de Configuração do Estudante para provisionar seu projeto GCP via Torque, criar seu repo e iniciar o Claude Code.

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