Componenti MLOps

Deployment e ciclo di vita in MLOps

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Concetti

 

GENERIC (Software Development)

  • Flussi di lavoro
  • Pipeline
  • Artifact

 

SPECIFICI ML

  • Registro modelli
  • Feature store
  • Metadata store
Deployment e ciclo di vita in MLOps

solo devops

Deployment e ciclo di vita in MLOps

devops con mlops

Deployment e ciclo di vita in MLOps

workflow generico

Deployment e ciclo di vita in MLOps

esecuzione workflow

Deployment e ciclo di vita in MLOps

esecuzione manuale

Deployment e ciclo di vita in MLOps

esecuzione automatica

Deployment e ciclo di vita in MLOps

semi automatico

Deployment e ciclo di vita in MLOps

prima dello scripting

Deployment e ciclo di vita in MLOps

passi di scripting

Deployment e ciclo di vita in MLOps

definizione pipeline

Deployment e ciclo di vita in MLOps

artifact

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29
Deployment e ciclo di vita in MLOps

artifact - definizione

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29
Deployment e ciclo di vita in MLOps

inizio ciclo di vita

Deployment e ciclo di vita in MLOps

artifact da distribuire

Deployment e ciclo di vita in MLOps

prima costruirlo

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una per il modello

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una per l'app

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Pipeline di build dell'app

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ML build solo codice

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ML build - vuoto

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dati grezzi

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dati processati

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feature store

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esecuzione pipeline

Deployment e ciclo di vita in MLOps

esecuzione pipe 2

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modello addestrato

Deployment e ciclo di vita in MLOps

build metadati

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registro modelli

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metadata store

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pipeline di deployment

Deployment e ciclo di vita in MLOps

partire dal build

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distribuire su server

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monitoraggio

Deployment e ciclo di vita in MLOps

architettura MLOps ad alto livello

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Esercitiamoci!

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