Con l'ascesa dell'Intelligenza Artificiale (AI) e il machine learning (ML), il tema degli MLOps sta diventando una strategia sempre più essenziale per le imprese che operano in un ambiente caratterizzato da digitalizzazione, agilità e intensa concorrenza.
MLOps, un composto di "machine learning" e "operations", è stato progettato per standardizzare e semplificare il ciclo di vita dello sviluppo e della distribuzione dei modelli di apprendimento automatico. L'automazione MLOps inizia con il feature store, prosegue con il tracciamento degli esperimenti e l'automazione delle pipeline e termina con la fornitura di modelli su piattaforme container. Riunisce data scientists e i team operativi/IT per favorire la collaborazione, consentendo una sperimentazione e una distribuzione più rapide. Soprattutto, garantisce solidamente un monitoraggio e una supervisione dei modelli di ML.
Vantaggi principali degli MLOps
- Collaborazione semplificata tra team IT e data scientists e accesso ai dati e alla potenza computazionale.
- Produttività delle applicazioni di ML grazie all'approccio automatizzato.
- Riusabilità delle componenti grazie al versionamento di modelli, dati e codice.
- Dal prototipo alla produzione con un approccio orientato ai servizi.
Le nostre offerte di servizi
Essendo un'azienda analitica e tecnologica, d-fine ha maturato nel corso di molti anni esperienza sul tema MLOps. d-fine è stata coinvolta nell’ideazione e nella realizzazione di numerose soluzioni MLOps che includono stack MLOps commerciali e open-source.
Inoltre, l'esperienza dei progetti di IA ha permesso a d-fine di sviluppare uno stack MLOps open-source che combina framework all'avanguardia con tecnologie collaudate e buona prassi. Questo ha permesso di stabilire processi MLOps end-to-end come aspetto integrante di un business agile ed efficiente nell’uso delle risorse per i nostri clienti.
Aspetti coinvolti nel processo end-to-end delle applicazioni MLOps
Stack MLOps: Progettazione di stack MLOps eseguibili in cloud o localmente con strumenti open source.
Servizi MLOps gestiti: Supporto per l'utilizzo di servizi ML nel cloud pubblico o fornitura di MLOps-as-a-Service.
Ottimizzazione dei flussi di lavoro e dei costi: Revisione dei flussi di lavoro di data science e ML per migliorare i processi, la selezione degli strumenti e la realizzazione di potenziali risparmi.
Formazione e supporto: Trasferimento intensivo di conoscenze per l'implementazione di sistemi di apprendimento automatico produttivi in pratica e supporto per i team di ML.
Requisiti normativi: Verifica rapida del rispetto dei requisiti della legge UE sull'intelligenza artificiale.
Realizzazione di casi d'uso: Sviluppo di qualsiasi tipo di applicazione AI in un'ampia gamma di settori.
Per ulteriori informazioni sulle applicazioni MLOps non esitare a contattarci!
Mail: milano[at]d-fine.com
