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.
Questo investimento è fondamentale per consentire operazioni di Machine Learning (MLOps) efficienti e per garantire il successo complessivo delle iniziative AI. Di cosa si tratta? MLOps è un insieme di pratiche, processi e tecnologie utilizzate per creare, gestire e mettere in produzione modelli ML. Include tre componenti principali: DataOps, ModelOps e RuntimeOps.
- DataOps di occupa della gestione e orchestrazione dei dati. Supporta i team semplificando la raccolta, la pulizia, l’arricchimento, la memorizzazione e la gestione dei dati. L’obiettivo è garantire dati affidabili, aggiornati e pronti all’uso per allenare e aggiornare i modelli ML.
- ModelOps si focalizza sul deployment, monitoraggio e aggiornamento dei modelli. In questo ambito, le attività chiave sono la creazione, sperimentazione, addestramento, ottimizzazione, validazione e gestione dei modelli ML.
- Infine, RuntimeOps si occupa di rendere operativi i modelli ML, concentrandosi sulla loro distribuzione, implementazione e gestione in ambiente di produzione, monitorando le performance per garantire sicurezza, affidabilità e il mantenimento dello stato previsto. In altre parole, l’obiettivo è garantire che i modelli ML servano inferenze in modo veloce, stabile e sicuro, in ambienti di produzione.
In un flusso MLOps completo DataOps garantisce che i dati siano continuamente aggiornati, puliti e tracciabili; ModelOps si occupa della transizione dai modelli sperimentali ai modelli in produzione; RuntimeOps gestisce il modello live, ottimizzandone le prestazioni durante l’inferenza e assicurando disponibilità e scalabilità. Schematizzando:
[Dati grezzi] → DataOps → [Dataset pronto] → Training → [Modello] → ModelOps → [Deployment] → RuntimeOps → [Inferenze in produzione]
| Dimensione | DataOps | ModelOps | RuntimeOps |
| Focus | Qualità e pipeline dei dati | Deployment e monitoraggio modelli | Prestazioni del modello live |
| Utenti principali | Data engineer, Data scientist | Data scientist, MLOps engineer | DevOps, ML engineer |
| Tecnologie tipiche | Airflow, dbt, Delta Lake | MLflow, Seldon, Azure ML | Kubernetes, TensorFlow Serving, TorchServe |
Indice degli argomenti
Integrare i principi DevOps nei vari aspetti di MLOps
L’integrazione dei principi DevOps nei vari aspetti di MLOps è fondamentale per superare le sfide legate alla gestione di grandi volumi di dati, allo sviluppo e all’addestramento dei modelli ML e alla loro distribuzione nei runtime. Il che mette in evidenza l’importanza della collaborazione, automazione e integrazione tra i vari team coinvolti nel flusso di lavoro MLOps; non solo tra i team di data science, data engineering e ML engineering, ma anche con i team di sviluppo software, gestione prodotto e sicurezza. La collaborazione tra questi team è essenziale – in un’ottica agile – per integrare i modelli ML nei prodotti software, offrendo ai clienti soluzioni innovative che siano sicure, affidabili e responsabili.
Modelli ML e sviluppo software
Sebbene il “ciclo di vita dello sviluppo dei modelli ML” e il “ciclo di vita dello sviluppo software” siano diversi per figure professionali, flussi di lavoro e risultati, ci sono alcune somiglianze quando si parla dello stack tecnologico necessario a supportare le diverse fasi.
Sia lo sviluppo del software che quello dei modelli ML richiedono un ambiente di sviluppo adeguato. Nel caso dell’ML, vengono utilizzati i Modular Notebooks grazie alla loro capacità di lavorare in modo fluido con codice e set di dati, cosa che gli ambienti di sviluppo integrati (IDE) tradizionali non sono in grado di fare con la stessa efficienza.
Questi ambienti permettono ai team di lavorare sul codice sperimentando e creando così un pool di modelli candidati che possono essere confrontati tra loro. I modelli candidati, che includono dati, configurazioni e codice, possono essere trasformati in Model Version. Le organizzazioni stanno sempre più utilizzando modelli ML generali come base, aggiungendo codice e dati proprietari per soddisfare meglio i loro specifici requisiti e casi d’uso. Questo processo prende il nome di model-tuning.
Gestire gli artefatti AI con sicurezza, governance e agilità
Poiché sia il codice che i modelli ML sono in continua evoluzione, è fondamentale gestire correttamente le versioni dei modelli all’interno di un Model Registry centralizzato (simile a un repository di sviluppo software) prima di distribuirli in produzione.
La gestione degli artefatti AI (ovvero gli elementi prodotti durante il ciclo di vita di un progetto di intelligenza artificiale) è più complessa rispetto al codice, poiché coinvolge il tracciamento e la supervisione delle versioni dei dati di addestramento e testing, delle versioni dei modelli, dei set di caratteristiche e di altri metadati.
È inoltre necessario un controllo rigoroso e una gestione dell’accesso a questi registri per preservare l’integrità sia dei modelli che dei dati. Modifiche, anche minime, intenzionali o non intenzionali, potrebbero portare a deviazioni dallo stato previsto, con il rischio di compromettere la sicurezza. È quindi essenziale eseguire scansioni sui modelli ML e sui dati di addestramento per prevenire allucinazioni (comportamenti anomali e risultati imprevisti dei modelli), BIAS (input errati ai modelli), e garantire la conformità alle licenze dei modelli e del codice sorgente quando si utilizzano componenti di terze parti.
MLOps può sfruttare i principi CI/CD adottati in DevOps, permettendo aggiornamenti rapidi e frequenti di dati e modelli ML. Il monitoraggio continuo e l’aggiornamento dei modelli sono fondamentali, poiché devono adattarsi a condizioni in evoluzione e a nuovi dati reali per mantenere elevata l’accuratezza e la qualità. Il riaddestramento continuo dei modelli è importante per migliorarne e mantenerne le performance. Test, deployment e monitoraggio automatizzati sono essenziali per garantire operazioni senza intoppi e iterazioni rapide.
In conclusione, MLOps è ancora nelle fasi iniziali di maturità, mentre l’infrastruttura di supporto e lo stack software continuano ad evolversi. Tuttavia, possiamo trarre lezioni preziose dall’ottimizzazione e automazione del ciclo di vita dello sviluppo software per trovare soluzioni che possano davvero aiutare le aziende. Queste soluzioni non solo permettono una rapida implementazione dell’AI, ma consentono anche di farlo adottando i giusti principi, strumenti e tecniche, che portano a risultati più sostenibili e responsabili. Abbracciando MLOps con DevOps, le aziende possono sbloccare il pieno potenziale dell’AI, posizionandosi come disruptors anziché come disrupted nel proprio settore.
