ML Ops Cos’è ML Ops?
Come singola unità, il container può essere facilmente spostato ed eseguito su qualsiasi sistema operativo, in qualunque contesto. Le operazioni di machine learning (ML Ops) sono un insieme standardizzato di tool e best practice sviluppato per semplificare la progettazione, la creazione, la distribuzione e la manutenzione dei modelli di machine learning in produzione. Tramite l'automazione, ML Ops consente ai data scientist di unificare il ciclo di rilascio del software, automatizzare i test degli artefatti di ML e applicare i principi dello sviluppo agile ai progetti di machine learning in modo disciplinato, contribuendo a modelli di qualità superiore.
Indice
A cosa serve ML Ops?
I data scientist, i software engineer e i professionisti delle operazioni IT utilizzano ML Ops per standardizzare e automatizzare la progettazione, la creazione, la distribuzione e la gestione dei modelli di AI e ML. Un approccio rigoroso a ML Ops consente ai partecipanti di collaborare in modo efficace, implementare l'integrazione e la distribuzione continue (CI/CD) e accelerare il ritmo di sviluppo e produzione.
Perché è necessario ML Ops?
È risaputo che portare in produzione il machine learning e l'intelligenza artificiale può essere difficile: silo, formati in conflitto, problemi di privacy, requisiti di sicurezza e mancanza di risorse spesso complicano la data science. ML Ops può contribuire a semplificare il processo di sviluppo, test e rilascio per i flussi di lavoro di data science, apportando velocità e agilità nei progetti di AI e ML più complessi.
Le caratteristiche e i vantaggi di ML Ops
L’ambito di ML Ops può spaziare dall'analisi esplorativa dei dati (EDA) alla loro preparazione e ingegnerizzazione, fino all'addestramento e alla distribuzione dei modelli. La corretta applicazione rende i flussi di lavoro di machine learning rapidi, efficienti e ripetibili, accelerando i tempi di produzione.
ML Ops consente ai team di data science di sviluppare e fornire modelli di qualità superiore in tempi più rapidi. Migliora notevolmente la gestione e la scalabilità, con controllo e monitoraggio di più modelli in parallelo, per integrazione, delivery e distribuzione continue. Inoltre, incoraggia la collaborazione tra data scientist, DevOps e addetti alle operazioni IT, attenuando gli attriti tra team con priorità talvolta in conflitto.
ML Ops riduce anche al minimo i rischi di sviluppo, affrontando le problematiche normative e di sicurezza con compliance e trasparenza rigorose. Ogni modifica ai modelli e ai dati viene monitorata meticolosamente per garantire verifiche precise e risultati riproducibili.
Le best practice per ML Ops
I principi di ML Ops si applicano a ogni fase del ciclo di vita del machine learning.
Iterazione
Cambiare qualsiasi cosa significa cambiare tutto. Ogni modifica iterativa a un modello o a un set di dati deve essere registrata e testata.
Ripetibilità
Occorre garantire la perfetta riproducibilità di ogni modello, tabella e test a parità di condizioni e di dati.
Visibilità
Le funzionalità e le modifiche sono sempre trasparenti e condivise tra i team di dati partecipanti.
Uniformità
I formati e le librerie open source contribuiscono alla coerenza tra funzionalità e dati.
Verificabilità
Il controllo delle versioni e la derivazione dei modelli devono essere monitorati e mantenuti meticolosamente durante l'intero ciclo di vita del machine learning per una governance precisa e accurata.
HPE e ML Ops
ML Ops svolge un ruolo di primo piano nel futuro dell'elaborazione enterprise: HPE è impegnata a esplorare il pieno potenziale del machine learning e a integrare ML Ops nelle sue strategie di sviluppo.
HPE GreenLake for ML Ops apre la strada ai progetti di machine learning con una piattaforma edge to cloud e tariffe a consumo che consentono di procedere senza problemi dalla pianificazione del progetto alle distribuzioni in produzione. L'hardware HPE Apollo e il software HPE Ezmeral supportano ogni aspetto del carico di lavoro di machine learning: preparazione dei dati, creazione di modelli, addestramento, distribuzione, gestione e collaborazione.
HPE Ezmeral ML Ops è una soluzione di data science end-to-end dotata della flessibilità necessaria per l’esecuzione on-premise, in più cloud pubblici o in un modello ibrido, oltre che per i requisiti aziendali dinamici in numerosi di casi d’uso. HPE Ezmeral ML Ops risolve le problematiche legate all'operatività dei modelli di ML su scala enterprise offrendo un'esperienza paragonabile al cloud, associata a tool preintegrati, per rendere operativo il ciclo di vita del machine learning. HPE Ezmeral ML Ops consente ai clienti di creare, addestrare e distribuire i modelli con la velocità e l'agilità tipiche di DevOps. Fornisce un'unica piattaforma che affronta tutti gli aspetti del ciclo di vita del machine learning: preparazione dei dati, creazione di modelli, addestramento, distribuzione, monitoraggio e collaborazione. Rende inoltre operativi i processi end-to-end, accelerando le tempistiche i modelli di dati e riducendo il time to market.