MLOps on AWS

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MLOps on AWS

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In un mondo di business sempre più data-driven, il Machine Learning è oggi uno degli strumenti più utilizzati per estrarre valore da grandi quantità di dati.

Nonostante la sua diffusione, però, solo una piccola parte dei workload ML-based risulta effettivamente pronta per soddisfare i requisiti di scalabilità, sicurezza e performance richiesti dagli ambienti di produzione.

La complessità che caratterizza le pipeline di Machine Learning, infatti, porta i data scientist a concentrarsi maggiormente sullo sviluppo, la messa a punto e l’addestramento dei modelli, tralasciando aspetti infrastrutturali e di gestione e criticità derivanti dal deploy di tali workload in produzione, specialmente se su larga scala.

Lo sviluppo di progetti basati su algoritmi di Machine Learning, inoltre, introduce nozioni specifiche come l’invecchiamento del dataset e dei modelli che richiedono una gestione apposita dal punto di vista delle operation.

Il Machine Learning Operations (MLOps) è la metodologia che consente di affiancare alle pratiche di sviluppo, tuning e training dei modelli i principi DevOps di Continuous Integration e Continuous Deployment garantendo mantenimento, aggiornamento continuo e sicurezza dei sistemi.

MLOps su Amazon Web Services con beSharp

Da sempre beSharp affianca le aziende nella progettazione, nell’implementazione e nella gestione di workload Cloud-ready su Amazon Web Services

Grazie all’esperienza dei nostri Cloud Expert nella gestione delle operation, beSharp è in grado di aiutarti a mettere a terra le soluzioni ML-based sul Cloud di AWS, indipendentemente dalla loro complessità e dal loro contesto di applicazione.

L’adozione del modello MLOps permette ai tuoi data scientist di sviluppare workload di Machine Learning all’interno di un ambiente integrato e fortemente automatizzato:

  • Integri i principi di CI/CD e implementi facilmente pipeline multi-step nelle tue architetture Cloud per addestrare e rilasciare i modelli in modo veloce e automatizzato
  • Crei un ambiente idoneo alla condivisione di dati, modelli e codice tra le diverse figure del tuo team (data analyst, esperti di Machine Learning e team operativi) garantendo governance, controllo e sicurezza sui rilasci.
  • Mantieni i componenti software e gli ambienti sempre aggiornati ed eviti l’invecchiamento di dataset e modelli sfruttando i principi MLOps di Continuous Improvement, continuous training, continuous testing e continuous monitoring.
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