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Ingegneria dell’AI: l’approccio MLOps + DevOps per gestire dati, modelli e sicurezza

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Per garantire il successo delle iniziative AI è fondamentale investire in un’infrastruttura tecnologica scalabile. Focus sulle pratiche MLOps – DataOps, ModelOps e RuntimeOps – e sull’importanza dell’integrazione dei principi DevOps per abilitare un ciclo di vita AI sicuro, agile e collaborativo.

Pubblicato il 11 lug 2025

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Quando le aziende intraprendono il loro percorso di trasformazione AI, è fondamentale che investano in un’infrastruttura AI/ML solida e in un adeguato stack tecnologico.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

Redazione

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