MLOps (Operazioni di apprendimento automatico)

MLOps (Machine Learning Operations) è un processo di sviluppo software utilizzato per gestire la distribuzione, il monitoraggio e la manutenzione dei modelli di apprendimento automatico (ML). Riunisce i processi coinvolti nello sviluppo e nelle operazioni di ML, come l'ingegnerizzazione dei dati, l'addestramento e il test dei modelli, la distribuzione dei modelli e il monitoraggio delle prestazioni dei modelli.

MLOps è una disciplina relativamente nuova che combina le competenze dell'ingegneria del software, dell'ingegneria dell'apprendimento automatico e di DevOps. Fornisce una piattaforma unificata ai team di ML per collaborare meglio e gestire efficacemente il ciclo di vita dei modelli di ML. Ciò include la creazione di pipeline di ML riproducibili, l'automazione dell'orchestrazione dei dati, l'addestramento dei modelli e la loro distribuzione. Inoltre, aiuta a semplificare la gestione dei modelli per consentire agli sviluppatori di identificare e reagire rapidamente alla deriva dell'accuratezza del modello con riavvii e riqualificazioni automatizzate del modello.

MLOps fornisce una piattaforma in cui data scientist, ingegneri del software e ingegneri DevOps possono collaborare per creare, distribuire e monitorare applicazioni basate sul ML. Gli sviluppatori possono quindi utilizzare MLOps per ottimizzare le pipeline di dati, automatizzare il retraining dei modelli e distribuire rapidamente nuove versioni dei modelli in produzione. Questo aiuta gli sviluppatori a ridurre il time-to-market delle nuove applicazioni di ML e facilita la distribuzione e la manutenzione dei modelli, controllando i costi.

MLOps va anche di pari passo con le pratiche di Continuous Integration e Continuous Delivery (CI/CD), utilizzate per automatizzare i flussi di lavoro dello sviluppo software e migliorare la qualità complessiva del sistema software creato. In questo modo si garantisce che le iterazioni di un determinato modello possano essere consegnate più velocemente e con maggiore accuratezza, assicurandosi che rimangano pronte per la produzione.

In breve, MLOps è una piattaforma che combina gli elementi dell'ingegneria del software tradizionale con l'apprendimento automatico per distribuire e gestire i modelli in modo efficiente ed economico. Aiuta i team di data science e di sviluppatori a iterare rapidamente sui modelli, ad automatizzare la distribuzione e la manutenzione dei modelli e a consegnare i modelli alla produzione con maggiore precisione.