Informazioni sui cookie del presente sito Per il corretto funzionamento, i nostri siti Web richiedono alcuni cookie (richiesto). Inoltre, con il suo consenso, potrebbero essere utilizzati altri cookie per l'analisi dell'utilizzo del sito, per migliorare l'esperienza utente e per scopi pubblicitari. Per ulteriori informazioni, consultare le. Visitando il nostro sito web, accettate il trattamento delle informazioni da parte nostra come descritto nelladichiarazione sulla privacy di IBM. Per consentire una corretta navigazione, le preferenze per i cookie dell'utente verranno condivise sui domini Web IBM qui elencati.
Cos'è MLOps?
Data di pubblicazione: 5 Aprile 2024
Autori: Tim Mucci, Cole Stryker
MLOps, acronimo di Machine Learning Operations, è un insieme di pratiche progettate per definire una linea di assemblaggio per la creazione e l'esecuzione di modelli di machine learning. Aiuta le aziende ad automatizzare le attività e a implementare rapidamente i modelli, garantendo che tutte le persone coinvolte (data scientist, ingegneri, informatici) possano collaborare facilmente e monitorare e migliorare i modelli per ottenere accuratezza e prestazioni più elevate.
Il termine MLOps è una combinazione di machine learning (ML) e DevOps. Il termine è stato coniato nel 2015 in un articolo intitolato "Hidden technical debt in machine learning systems", (link esterno a ibm.com) che delineava le sfide legate alla gestione di grandi volumi di dati e indicava come utilizzare i processi DevOps per introdurre migliori pratiche di machine learning. La creazione di un processo MLOps incorpora la metodologia di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD) di DevOps per creare una linea di assemblaggio per ogni fase della creazione di un prodotto di machine learning.
MLOps mira a ottimizzare il tempo e le risorse necessarie per eseguire modelli di data science. Le organizzazioni raccolgono enormi quantità di dati, che contengono insight preziosi sulla loro attività e sul potenziale di miglioramento. Il machine learning, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI), consente alle aziende di sfruttare questi dati attraverso algoritmi che scoprono pattern nascosti che rivelano insight. Tuttavia, con la crescente integrazione del machine learning nelle operazioni quotidiane, una gestione efficace di questi modelli diventa fondamentale per garantire un miglioramento continuo e insight più dettagliati.
Prima dell'avvento di MLOps, la gestione del ciclo di vita del machine learning era un processo lento e laborioso, principalmente a causa dei grandi set di dati necessari per la creazione di applicazioni aziendali. Lo sviluppo di ML tradizionale prevede:
- Una quantità significativa di risorse: i progetti di ML richiedono una notevole potenza di calcolo, uno storage e un software specializzato, il che li rende costosi da gestire.
- Tempo da dedicare al lavoro manuale: i data scientist dedicano molto tempo alla configurazione e alla manutenzione manuale dei modelli, il che impedisce loro di concentrarsi sull'innovazione.
- Coinvolgimento di team eterogenei: data scientist, ingegneri del software e addetti alle operazioni IT spesso lavorano in silos, causando inefficienze e lacune nella comunicazione.
Adottando un approccio collaborativo, MLOps colma il divario tra data science e sviluppo software. Utilizza l'automazione, la CI/CD e il machine learning per semplificare l'implementazione, il monitoraggio e la manutenzione dei sistemi ML. Questo approccio favorisce una stretta collaborazione tra data scientist, ingegneri del software e personale IT, garantendo un ciclo di vita del machine learning regolare ed efficiente.
In che modo il machine learning si collega a MLOps?
Machine learning e MLOps sono concetti interconnessi, ma rappresentano fasi e obiettivi diversi all'interno del processo complessivo. Il machine learning si concentra sulle sfumature tecniche della creazione e del perfezionamento dei modelli. L'obiettivo generale è quello di sviluppare modelli accurati in grado di svolgere vari compiti come la classificazione, la previsione o la fornitura di raccomandazioni, garantendo che il prodotto finale sia adatto allo scopo previsto.
MLOps pone l'accento sulla gestione completa del ciclo di vita dei modelli di machine learning, che va dalla distribuzione dei modelli negli ambienti di produzione al monitoraggio attivo delle loro prestazioni e al loro aggiornamento quando necessario. L'obiettivo è snellire il processo di implementazione, garantire che i modelli funzionino al massimo dell'efficienza e promuovere un ambiente di miglioramento continuo. Concentrandosi su queste aree, MLOps garantisce che i modelli di machine learning soddisfino le esigenze immediate delle applicazioni e si adattino nel tempo per mantenere pertinenza ed efficacia quando le condizioni cambiano.
Mentre il machine learning si focalizza sulla creazione tecnica dei modelli, MLOps si concentra sull'implementazione pratica e sulla gestione continua di tali modelli in un contesto reale.
I modelli di ML operano silenziosamente alla base di varie applicazioni, dai sistemi di raccomandazione che suggeriscono prodotti ai chatbot che automatizzano le interazioni con il servizio clienti. Il machine learning è anche in grado di migliorare i risultati dei motori di ricerca, personalizzare i contenuti e migliorare l'efficienza dell'automazione in aree come il rilevamento di spam e frodi. Gli assistenti virtuali e i dispositivi intelligenti sfruttano la capacità del machine learning di comprendere il linguaggio parlato ed eseguire attività in base alle richieste vocali. ML e MLOps sono elementi complementari che lavorano insieme per creare una pipeline di machine learning di successo.
I vantaggi di MLOps
MLOps semplifica la creazione di modelli per migliorare l'efficienza, aumentare l'accuratezza, accelerare il time to market e garantire scalabilità e governance.
MLOps automatizza le attività manuali, liberando tempo e risorse preziose e consentendo a data scientist e ingegneri di concentrarsi su attività di livello superiore come lo sviluppo e l'innovazione dei modelli. Ad esempio, senza MLOps, un algoritmo di raccomandazione di prodotti personalizzato richiede ai data scientist di preparare e distribuire manualmente i dati nell'ambiente di produzione. Allo stesso tempo, i team operativi devono monitorare le prestazioni del modello e intervenire manualmente in caso di problemi. Questo processo richiede molto tempo, è soggetto all'errore umano e poco scalabile.
MLOps facilita il monitoraggio e il miglioramento continui dei modelli, consentendo di identificare e correggere più rapidamente i problemi e di ottenere quindi modelli più accurati e affidabili. Senza MLOps, gli analisti delle frodi devono analizzare manualmente i dati per creare regole per il rilevamento delle transazioni fraudolente. Questi modelli statici sono utili ma sono soggetti alla deriva dei dati, che causa un peggioramento delle prestazioni del modello.
Semplificando il ciclo di vita del machine learning, MLOps consente alle aziende di implementare i modelli più velocemente, ottenendo un vantaggio competitivo sul mercato. Nello sviluppo tradizionale di un nuovo modello di machine learning, garantire che ogni fase del processo sia eseguita correttamente può richiedere settimane o mesi. Dopo aver preparato i dati, il modello ML deve essere creato, addestrato, testato e approvato per la produzione. In un settore come quello sanitario, approvare un modello difettoso comporterebbe un rischio troppo elevato.
MLOps stabilisce un processo di sviluppo definito e scalabile, garantendo coerenza, riproducibilità e governance durante l'intero ciclo di vita del machine learning. L'implementazione e il monitoraggio manuali sono lenti e richiedono un significativo intervento umano, il che ostacola la scalabilità. Senza un adeguato monitoraggio centralizzato, i singoli modelli potrebbero presentare problemi di prestazioni che passano inosservati, con un impatto sulla precisione complessiva.
MLOps e DevOps si concentrano su diversi aspetti del processo di sviluppo. DevOps si focalizza sulla semplificazione dello sviluppo, del test e dell'implementazione di applicazioni software tradizionali. Pone l'accento sulla collaborazione tra i team di sviluppo e operativi per automatizzare i processi e migliorare la velocità e la qualità della distribuzione del software.
MLOps si basa sui principi DevOps e li applica al ciclo di vita del machine learning. Va oltre l'implementazione del codice, comprendendo la gestione dei dati, l'addestramento dei modelli, il monitoraggio e il miglioramento continuo.
Sebbene MLOps sfrutti molti degli stessi principi di DevOps, introduce ulteriori fasi e considerazioni specifiche per affrontare la complessità della creazione e della gestione dei sistemi di machine learning.
L'adesione ai seguenti principi consente alle organizzazioni di creare un ambiente MLOps solido ed efficiente, che sfrutta appieno le potenzialità insite nel machine learning.
1. Collaborazione: MLOps enfatizza l'abbattimento dei silos tra data scientist, ingegneri del software e addetti alle operazioni IT. Ciò favorisce la comunicazione e consente a tutte le persone coinvolte di comprendere l'intero processo e contribuire in modo efficace.
2. Miglioramento continuo: MLOps promuove un approccio iterativo in cui i modelli vengono costantemente monitorati, valutati e perfezionati. Ciò garantisce che i modelli rimangano pertinenti e accurati e rispondano alle esigenze aziendali in continua evoluzione.
3. Automazione: l'automazione di attività ripetitive come la data preparation, l'addestramento e l'implementazione dei modelli consente a data scientist e data engineer di concentrarsi su attività di livello superiore come lo sviluppo e l'innovazione dei modelli.
4. Riproducibilità: le pratiche MLOps garantiscono che gli esperimenti e le implementazioni siano riproducibili, consentendo di facilitare il debugging, la condivisione e il confronto dei risultati. Questo favorisce la trasparenza e facilita la collaborazione.
5. Controllo delle versioni: un efficace controllo delle versioni di dati, modelli e codice consente di tenere traccia delle modifiche, ripristinare le versioni precedenti se necessario e garantire coerenza nelle diverse fasi del ciclo di vita del machine learning.
6. Monitoraggio e osservabilità: MLOps monitora continuamente le prestazioni dei modelli, la qualità dei dati e lo stato dell'infrastruttura. Ciò consente di identificare e risolvere in modo proattivo i problemi prima che abbiano un impatto sui sistemi di produzione.
7. Governance e sicurezza: le pratiche MLOps tengono conto della conformità alle normative e alle linee guida etiche garantendo al contempo l'accesso sicuro, la privacy dei dati e la sicurezza dei modelli durante l'intero ciclo di vita del machine learning.
8. Scalabilità e sicurezza: una progettazione scalabile e sicura può adattarsi a volumi sempre maggiori di dati, all'aumento della complessità dei modelli e alle crescenti esigenze dei progetti di machine learning, garantendo che i sistemi rimangano solidi ed efficienti man mano che si evolvono.
Quali sono gli elementi chiave di un'efficace strategia MLOps?
MLOps richiede competenze, strumenti e procedure per gestire in modo efficace il ciclo di vita del machine learning. I team MLOps devono disporre di competenze diversificate che comprendano capacità tecniche e trasversali. Devono conoscere l'intera pipeline di data science, dalla data preparation all'addestramento dei modelli fino alla valutazione. Anche la familiarità con le pratiche di ingegneria del software come il controllo delle versioni, le pipeline CI/CD e la containerizzazione è fondamentale. Inoltre, la conoscenza dei principi DevOps, della gestione dell'infrastruttura e degli strumenti di automazione è essenziale per l'implementazione e il funzionamento efficiente dei modelli ML.
Oltre alle competenze tecniche, le competenze trasversali svolgono un ruolo cruciale per il successo di MLOps. Collaborare in modo efficace con team eterogenei (data scientist, machine learning engineer e professionisti IT) è fondamentale per una collaborazione e una condivisione delle conoscenze senza intoppi. È necessario possedere spiccate capacità comunicative per tradurre i concetti tecnici in un linguaggio chiaro e conciso per i vari stakeholder, tecnici e non.
MLOps sfrutta vari strumenti per semplificare il ciclo di vita del machine learning.
- Framework di machine learning come Kubernetes, TensorFlow e PyTorch per lo sviluppo e l'addestramento dei modelli.
- Sistemi di controllo delle versioni come Git per il monitoraggio delle versioni del codice e dei modelli.
- Strumenti CI/CD come Jenkins o GitLab CI/CD per automatizzare la creazione, il test e l'implementazione dei modelli.
- Le piattaforme MLOps come Kubeflow e MLflow gestiscono i cicli di vita, l'implementazione e il monitoraggio dei modelli.
- Le piattaforme di cloud computing come AWS, Azure e IBM Cloud forniscono un'infrastruttura scalabile per l'esecuzione e la gestione dei workload di ML.
Le pratiche MLOps efficaci prevedono la creazione di procedure ben definite per garantire uno sviluppo del machine learning efficiente e affidabile. Al centro c'è la creazione di una sequenza documentata e ripetibile di passaggi per tutte le fasi del ciclo di vita del ML, che promuove la chiarezza e la coerenza tra i diversi team coinvolti nel progetto. Inoltre, il controllo delle versioni e la gestione di dati, modelli e codice sono fondamentali. Tracciando le modifiche e mantenendo diverse versioni, i team possono facilmente tornare agli stati precedenti, riprodurre accuratamente gli esperimenti, essere consapevoli dei cambiamenti nel tempo e garantire la tracciabilità durante l'intero ciclo di sviluppo.
Il monitoraggio continuo delle prestazioni dei modelli per verificarne l'accuratezza e la presenza di derive, distorsioni e altri potenziali problemi svolge un ruolo fondamentale nel garantire l'efficacia dei modelli e nel prevenire risultati imprevisti. Il monitoraggio delle prestazioni e dello stato dei modelli di machine learning consente di assicurarsi che continuino a raggiungere gli obiettivi previsti dopo l'implementazione. Identificando e affrontando in modo proattivo questi problemi, le organizzazioni possono mantenere elevate le prestazioni dei modelli, attenuare i rischi e adattarsi a diverse condizioni o feedback.
Le pipeline CI/CD semplificano ulteriormente il processo di sviluppo, svolgendo un ruolo significativo nell'automazione delle fasi di creazione, test e distribuzione dei modelli ML. L'implementazione di pipeline CI/CD non solo migliora la coerenza e l'efficienza dei progetti di machine learning, ma accelera anche i cicli di consegna, consentendo ai team di portare le innovazioni sul mercato più rapidamente e con maggiore fiducia nell'affidabilità delle loro soluzioni di machine learning. L'automazione delle fasi di creazione, test e distribuzione dei modelli ML riduce le possibilità di errore umano, migliorando l'affidabilità complessiva dei sistemi di ML.
La collaborazione è la linfa vitale del successo di MLOps. La comunicazione aperta e il lavoro di squadra tra data scientist, ingegneri e team operativi sono fondamentali. Questo approccio collaborativo abbatte i silos, promuove la condivisione delle conoscenze e garantisce un ciclo di vita del machine learning fluido ed efficiente. Integrando diverse prospettive durante il processo di sviluppo, i team MLOps possono creare soluzioni di ML solide ed efficaci che costituiscono la base di una solida strategia MLOps.
La pipeline MLOps comprende vari componenti che semplificano il ciclo di vita del machine learning, dallo sviluppo all'implementazione fino al monitoraggio.
Gestione dei dati
La gestione dei dati è un aspetto critico del ciclo di vita della data science, che comprende diverse attività vitali. L'acquisizione di dati è il primo passo: per iniziare, vengono raccolti dati non elaborati da varie fonti come database, sensori e API. Questa fase è fondamentale per raccogliere le informazioni che costituiranno la base per ulteriori analisi e per l'addestramento dei modelli.
Dopo l'acquisizione, viene effettuata la pre-elaborazione dei dati per garantire che siano in un formato adatto all'analisi. In questo passaggio, i dati vengono puliti per rimuovere eventuali imprecisioni o incoerenze e trasformati per soddisfare le esigenze di analisi o addestramento dei modelli. La gestione dei missing values, la normalizzazione e la progettazione di funzioni sono attività tipiche di questa fase volte a migliorare la qualità e l'utilità dei dati per la modellazione predittiva.
Il controllo delle versioni dei dati svolge un ruolo fondamentale nel garantire l'integrità e la riproducibilità dell'analisi dei dati. Implica il monitoraggio e la gestione di diverse versioni dei dati, consentendo la tracciabilità dei risultati e la possibilità di ripristinare gli stati precedenti, se necessario. Il controllo delle versioni consente ad altri utenti di replicare e verificare le analisi, promuovendo la trasparenza e l'affidabilità nei progetti di data science.
Il concetto di feature store viene quindi introdotto come repository centralizzato per l'archiviazione e la gestione delle funzioni utilizzate nell'addestramento dei modelli. I feature store promuovono la coerenza e il riutilizzo delle funzioni tra diversi modelli e progetti. Disponendo di un sistema dedicato per la gestione delle funzioni, i team possono assicurarsi di utilizzare le funzioni più pertinenti e aggiornate.
Sviluppo dei modelli
Lo sviluppo dei modelli è una fase fondamentale del processo di data science, che si concentra sulla creazione e sul perfezionamento dei modelli di machine learning. Questa fase inizia con l'addestramento dei modelli, in cui i dati preparati vengono usati per addestrare i modelli di machine learning usando algoritmi e framework selezionati. L'obiettivo è istruire il modello a effettuare previsioni o prendere decisioni accurate in base ai dati su cui è stato addestrato.
Un aspetto essenziale dello sviluppo dei modelli è il controllo delle versioni e il monitoraggio degli esperimenti, che implica la conservazione di record delle diverse versioni dei modelli, delle configurazioni degli iperparametri utilizzate e dei risultati dei vari esperimenti. Una documentazione così meticolosa è fondamentale per confrontare diversi modelli e configurazioni, facilitando l'identificazione degli approcci più efficaci. Questo processo aiuta a ottimizzare le prestazioni dei modelli e garantisce che il processo di sviluppo sia trasparente e riproducibile.
Dopo la fase di addestramento, viene condotta la valutazione dei modelli, che consiste nel valutare le prestazioni dei modelli su dati nascosti. La valutazione è fondamentale per garantire che i modelli funzionino bene in scenari reali. Metriche come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e l'equità misurano la capacità del modello di soddisfare gli obiettivi del progetto. Queste metriche forniscono una base quantitativa per confrontare diversi modelli e selezionare quello migliore per l'implementazione. Attraverso un'attenta valutazione, i data scientist possono identificare e affrontare potenziali problemi, come distorsioni o overfitting, garantendo che il modello finale sia efficace ed equo.
Implementazione del modello
L'impiego di un modello di machine learning implica la distribuzione del modello, un processo tramite il quale il modello viene trasferito da un ambiente di sviluppo a un ambiente di produzione dove può fornire un valore reale. Questa fase inizia con la preparazione e la distribuzione dei modelli, in cui i modelli addestrati vengono preparati per l'uso e distribuiti negli ambienti di produzione. Gli ambienti di produzione possono variare, includendo piattaforme cloud e server on-premise, a seconda delle esigenze specifiche e dei vincoli del progetto. L'obiettivo è garantire che il modello sia accessibile e possa funzionare efficacemente in un ambiente reale.
Una volta effettuata la distribuzione, l'attenzione si sposta sul model serving, che comporta la fornitura delle API di output. Questa fase deve essere eseguita in modo affidabile ed efficiente per garantire che gli utenti finali possano contare su un modello tempestivo e accurato, che spesso richiede un sistema ben progettato in grado di gestire le richieste su larga scala e fornire risposte a bassa latenza agli utenti.
La gestione dell'infrastruttura è un altro componente fondamentale dell'implementazione del modello.
La gestione comporta la supervisione dei framework hardware e software sottostanti che consentono ai modelli di funzionare senza problemi in fase di produzione. Le tecnologie chiave in questo ambito includono la containerizzazione e gli strumenti di orchestrazione, che aiutano a gestire e scalare i modelli secondo le necessità. Questi strumenti garantiscono che i modelli implementati siano resilienti e scalabili, in grado di soddisfare le esigenze dei workload di produzione. Attraverso un'attenta implementazione e gestione dell'infrastruttura, le organizzazioni possono massimizzare l'utilità e l'impatto dei loro modelli di machine learning nelle applicazioni reali.
Monitoraggio e ottimizzazione
Nel ciclo di vita di un modello di machine learning implementato, la vigilanza continua garantisce la sua efficacia ed equità nel tempo. Il monitoraggio del modello è la pietra angolare di questa fase, che prevede il controllo continuo delle prestazioni del modello nell'ambiente di produzione. Questo passaggio aiuta a identificare i problemi emergenti, come la diminuzione della precisione, le distorsioni e le preoccupazioni di carattere etico, che potrebbero compromettere l'utilità o l'eticità del modello. Il monitoraggio consiste nel supervisionare le prestazioni correnti del modello e nell'anticipare i potenziali problemi prima che si aggravino.
L'istituzione di solidi sistemi di allerta e notifica è essenziale per integrare gli sforzi di monitoraggio. Questi sistemi fungono da meccanismo di allerta precoce, segnalando eventuali segni di degrado delle prestazioni o problemi emergenti con i modelli implementati. Ricevendo avvisi tempestivi, i data scientist e gli ingegneri possono analizzare e risolvere rapidamente questi problemi, riducendo al minimo il loro impatto sulle prestazioni del modello e sull'esperienza degli utenti finali.
Gli insight ottenuti dal monitoraggio continuo e dal sistema di allerta confluiscono nel processo di riqualificazione e miglioramento dei modelli, che prevede l'aggiornamento dei modelli con nuovi dati o l'integrazione di algoritmi migliorati per perfezionarne le prestazioni. La riqualificazione dei modelli non è un'attività occasionale ma un’esigenza ricorrente. I nuovi dati possono riflettere i cambiamenti nei pattern o nelle relazioni sottostanti che il modello è stato addestrato a riconoscere dai data scientist. Migliorando in modo iterativo i modelli basati sui dati più recenti e sui progressi tecnologici, le organizzazioni possono garantire che le loro soluzioni di machine learning rimangano accurate, eque e pertinenti, sostenendone il valore nel tempo. Questo ciclo di monitoraggio, avviso e miglioramento è fondamentale per garantire l'integrità e l'efficacia dei modelli di machine learning in ambienti reali dinamici.
Collaborazione e governance
La creazione di un workflow snello ed efficiente richiede l'adozione di diverse pratiche e strumenti, tra i quali il controllo delle versioni rappresenta una pietra miliare. Utilizzando sistemi come Git, i team possono monitorare e gestire meticolosamente le modifiche al codice, ai dati e ai modelli. La promozione di un ambiente collaborativo facilita la collaborazione dei membri del team sui progetti e garantisce che qualsiasi modifica possa essere documentata e annullata se necessario. La capacità di tornare alle versioni precedenti è inestimabile, soprattutto quando nuove modifiche introducono errori o riducono l'efficacia dei modelli.
Il rigore tecnico del controllo delle versioni e l'integrazione degli strumenti di collaborazione consentono a queste piattaforme di migliorare la comunicazione e la condivisione delle conoscenze tra i diversi soggetti coinvolti nella pipeline MLOps, tra cui i team di data science, gli ingegneri e altri stakeholder. Semplificando la comunicazione, questi strumenti aiutano ad allineare gli obiettivi del progetto, condividere informazioni e risolvere i problemi in modo più efficiente, accelerando i processi di sviluppo e implementazione.
A un livello operativo superiore, il principio della governance del machine learning è un aspetto prioritario. Ciò comporta la creazione e l'applicazione di politiche e linee guida che regolano lo sviluppo, l'implementazione e l'utilizzo responsabile dei modelli di machine learning. Tali framework di governance sono fondamentali per garantire che i modelli siano sviluppati e utilizzati in modo etico, tenendo debitamente conto dell’equità, della privacy e della conformità normativa. Definire una solida strategia di governance del machine learning è essenziale per attenuare i rischi, salvaguardare dall’uso improprio della tecnologia e garantire che le iniziative di machine learning siano in linea con standard etici e legali più ampi. Queste pratiche (controllo delle versioni, strumenti di collaborazione e governance del machine learning) costituiscono complessivamente la spina dorsale di un ecosistema MLOps maturo e responsabile, consentendo ai team di fornire soluzioni di machine learning sostenibili e di grande impatto.
L'intero processo della pipeline è progettato per essere iterativo, con gli insight derivanti dal monitoraggio e dall'ottimizzazione che confluiscono nello sviluppo del modello e portano a un miglioramento continuo. La collaborazione e la governance sono fondamentali lungo tutto il ciclo di vita, per garantire un'esecuzione regolare e un uso responsabile dei modelli di ML.
L'implementazione corretta e il supporto continuo di MLOps richiedono il rispetto di alcune best practice basilari. La priorità è stabilire un processo di sviluppo del machine learning trasparente che copra tutte le fasi, tra cui la selezione dei dati, l'addestramento del modello, l'implementazione, il monitoraggio e l'incorporazione di cicli di feedback per il miglioramento. Quando i membri del team hanno una conoscenza approfondita di queste metodologie, si hanno transizioni più fluide tra le fasi del progetto e un miglioramento dell'efficienza complessiva del processo di sviluppo.
Un aspetto fondamentale di MLOps è il controllo delle versioni e la gestione di dati, modelli e codice. Mantenendo versioni distinte di questi componenti, i team possono essere sempre informati delle modifiche nel tempo, il che è essenziale per risolvere i problemi, garantire la riproducibilità dei risultati e facilitare il rollback quando necessario. Questo approccio aiuta a garantire l'integrità del processo di sviluppo e consente la verificabilità nei progetti di ML.
Il monitoraggio delle prestazioni e dello stato dei modelli di machine learning consente di assicurarsi che continuino a raggiungere gli obiettivi previsti dopo l'implementazione. Ciò comporta una valutazione periodica della deriva del modello, delle distorsioni e di altri potenziali problemi che potrebbero comprometterne l'efficacia. Identificando e affrontando in modo proattivo questi problemi, le organizzazioni possono mantenere elevate le prestazioni dei modelli, attenuare i rischi e adattarsi a diverse condizioni o feedback.
Le pipeline CI/CD svolgono un ruolo significativo nell'automazione e nella semplificazione delle fasi di creazione, test e distribuzione dei modelli di machine learning. L'implementazione di pipeline CI/CD non solo migliora la coerenza e l'efficienza dei progetti di machine learning, ma accelera anche i cicli di consegna, consentendo ai team di portare le innovazioni sul mercato più rapidamente e con maggiore fiducia nell'affidabilità delle loro soluzioni di machine learning.
Sebbene l'AI generativa (GenAI) abbia il potenziale per avere un impatto su MLOps, si tratta di un settore emergente e i suoi effetti concreti sono ancora in fase di esplorazione e sviluppo. La GenAI potrebbe migliorare il workflow MLOps automatizzando le attività molto laboriose come la pulizia e la preparazione dei dati, aumentando potenzialmente l'efficienza e consentendo ai data scientist e ai data engineer di concentrarsi su attività più strategiche. Inoltre, la ricerca in corso sulla GenAI potrebbe consentire la generazione e la valutazione automatiche di modelli di machine learning, offrendo un percorso verso uno sviluppo e un perfezionamento più rapidi. Tuttavia, le questioni relative alla trasparenza e alle distorsioni dei modelli devono ancora essere pienamente affrontate.
Anche l'integrazione della GenAI in MLOps non è priva di sfide. Garantire che i modelli siano interpretabili e affidabili è una delle principali preoccupazioni, perché capire come i modelli arrivano alle loro decisioni e avere la capacità di attenuare le distorsioni è fondamentale per lo sviluppo di un'AI responsabile. Se da un lato la GenAI presenta interessanti opportunità per MLOps, dall'altro pone in primo piano anche problemi critici che richiedono un'esplorazione approfondita e soluzioni ponderate.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono un modello di machine learning avanzato che richiede processi di addestramento e implementazione specializzati, il che rende le metodologie MLOps fondamentali per la gestione del loro ciclo di vita.
MLOps semplifica lo sviluppo degli LLM automatizzando la data preparation e le attività di addestramento dei modelli, garantendo un controllo delle versioni e una gestione efficienti per una migliore riproducibilità. I processi MLOps migliorano i processi di sviluppo, implementazione e manutenzione degli LLM, affrontando problemi come le distorsioni e garantendo equità nei risultati dei modelli.
Inoltre, gli LLM offrono potenziali vantaggi per le pratiche MLOps, tra cui l'automazione della documentazione, l'assistenza nelle revisioni del codice e i miglioramenti nella pre-elaborazione dei dati. Questi contributi potrebbero migliorare in modo significativo l'efficienza e l'efficacia dei workflow MLOps.
Livelli di MLOps
Esistono tre livelli di implementazione di MLOps. Ciascun livello è una progressione verso una maggiore maturità dell'automazione all'interno di un'organizzazione.
È da qui che inizia la maggior parte delle organizzazioni. I modelli vengono implementati manualmente e gestiti singolarmente, spesso da data scientist. Questo approccio è inefficiente, soggetto a errori e difficile da scalare man mano che i progetti crescono. Immagina di costruire e distribuire modelli come se si trattasse di montare un mobile una vite alla volta: un processo lento, noioso e soggetto a errori.
In questa fase viene introdotta l'automazione. Gli script o le pipeline CI/CD di base gestiscono attività essenziali come la pre-elaborazione dei dati, l'addestramento dei modelli e la distribuzione. Questo livello aumenta l'efficienza e la coerenza, come nel caso del montaggio di un mobile con un kit già predisposto: un processo più veloce e meno soggetto a errori, ma ancora migliorabile.
La pipeline ML è stata perfettamente integrata con le pipeline CI/CD esistenti. Questo livello consente l'integrazione, la consegna e l'implementazione continua dei modelli, rendendo il processo più fluido e veloce. Può essere paragonato a un kit di montaggio per mobili con istruzioni chiare: ora sono possibili iterazioni efficienti e rapide.
Questo livello va oltre, incorporando funzioni come il monitoraggio continuo, la riqualificazione dei modelli e le funzionalità di rollback automatico. Anche la collaborazione, il controllo delle versioni e la governance diventano aspetti vitali. Immagina di avere un sistema di mobili intelligenti che monitora automaticamente l'usura, si ripara e aggiorna il suo software solido e completamente ottimizzato, proprio come un ambiente MLOps maturo.
Raggiungere il livello MLOps più alto non è sempre necessario o pratico. Il livello ottimale per la tua organizzazione dipende dalle tue esigenze e risorse specifiche. Tuttavia, conoscere questi livelli ti aiuta a valutare il tuo stato attuale e a identificare le aree di miglioramento nel tuo percorso MLOps: il tuo percorso verso la creazione di un ambiente di machine learning efficiente, affidabile e scalabile.
In definitiva, MLOps rappresenta un cambiamento nel modo in cui le organizzazioni sviluppano, distribuiscono e gestiscono i modelli di machine learning, offrendo un framework completo per ottimizzare l'intero ciclo di vita del machine learning. Promuovendo un ambiente collaborativo che colma il divario tra data scientist, ingegneri ML e professionisti IT, MLOps facilita la produzione efficiente di soluzioni basate sul machine learning.
Assicura che i dati siano ottimizzati al meglio in ogni fase, dalla raccolta dei dati all'applicazione nel mondo reale. Con la sua enfasi sul miglioramento continuo, MLOps consente di adattare agilmente i modelli ai nuovi dati e all'evoluzione dei requisiti, garantendone la costante accuratezza e rilevanza. Applicando le pratiche MLOps in vari settori, le aziende possono liberare il pieno potenziale del machine learning, dal miglioramento delle raccomandazioni per l'e-commerce al miglioramento del rilevamento delle frodi e altro ancora.
Il successo di MLOps dipende da una strategia ben definita, dai giusti strumenti tecnologici e da una cultura che valorizzi la collaborazione e la comunicazione.
Soluzioni correlate
Implementa e integra facilmente l'AI in tutta l'azienda, gestisci tutte le fonti di dati e accelera i workflow di AI responsabile—tutto su un'unica piattaforma.
Sincronizza DevOps e ModelOps per creare e scalare modelli AI su quasi tutti i cloud.
Risorse correlate
Esplora le tre categorie principali di machine learning, scopri come funziona il machine learning e i diversi modi in cui può essere utilizzato.
Un’introduzione approfondita agli algoritmi di machine learning, che spiega cosa sono, quali sono i diversi tipi e come vengono utilizzati in vari settori.
Scopri come le pipeline di machine learning possono semplificare i workflow, aumentare l’efficienza e sbloccare il potenziale nascosto all’interno dei modelli di ML.