Best Practice

MLOPs: machine learning operations

L'applicazione dei principi DevOps nei sistemi ML consente di realizzare e gestire soluzioni su larga scala in modo affidabile ed efficiente.

Contesto

Nonostante la forte diffusione negli ultimi anni di modelli basati su algoritmi di Machine Learning, solo in parte le aziende sono state in grado di portare in produzione soluzioni basate su questo tipo di tecnologia ottenendo un buon ritorno sull’investimento.
Machine Learning Operations (MLOps) nasce con l’obiettivo di colmare le carenze legate all'integrazione e al mantenimento di questi sistemi all'interno delle architetture software aziendali, basandosi sui principi DevOps per facilitare il processo di sviluppo, gestione e mantenimento di questi strumenti.

MLOps vs DevOps

DevOps è una metodologia di sviluppo del software basata sui principi di Continuous Integration e Continuous Delivery. La sua finalità è di rendere più efficiente e veloce lo sviluppo effettuando cicli frequenti di testing, integrazione e rilascio.

Queste pratiche risultano necessarie ma non sufficienti per lo sviluppo di un software basato su algoritmi di Machine Learning, per i seguenti motivi:

  • Continuous Integration non riguarda solamente i componenti software, ma anche i dati e il modello

  • Continuous Delivery non riguarda più un solo pacchetto software o servizio, ma anche l’intera pipeline di addestramento del modello

  • un modello necessita di essere riaddestrato nel tempo

E’ necessario, quindi, introdurre la nozione di Continuous Training, il cui significato è di automatizzare il riaddestramento del modello e la distribuzione del nuovo servizio di predizione.

Il nostro approccio MLOps

Sulla base delle esperienze progettuali maturate negli ultimi anni e della letteratura scientifica, abbiamo affinato il nostro approccio MLOps, riassunto nei seguenti punti chiave.

MLOPs con Google Cloud

Google Cloud offre una gamma di servizi in grado di soddisfare le varie esigenze che possono presentarsi durante il ciclo di sviluppo e distribuzione di un prodotto in Cloud. Come Google Cloud Partner certificato, il nostro team consiglia i seguenti servizi per l’implementazione dei principi chiave sopra menzionati.

Machine Learning Reply è la società del gruppo Reply specializzata in soluzioni di Machine Learning, Cognitive Computing e Artificial Intelligence basate sullo stack tecnologico Google. Machine Learning Reply, sulla base dei più recenti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale, applica tecniche innovative di Deep Learning, Natural Language Processing, Image/Video Recognitizion a differenti scenari d’uso come ad esempio la Smart Automation, i motori predittivi, i sistemi di raccomandazione e gli agenti conversazionali.