Fasi del ciclo di vita MLOps

MLOps completamente automatizzato

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

Il ciclo di vita MLOps

Il ciclo di vita MLOps include tre fasi principali:

Immagine del ciclo di vita MLOps. Tre cicli circolari collegati. I nomi da sinistra a destra: Design, Development, Deployment.

  • Le tre fasi sono iterative
  • Le tre fasi sono interconnesse e dipendono tra loro
  • È normale tornare avanti e indietro tra le fasi
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MLOps nel ciclo di vita ML - Design

La fase di Design include:

  • Comprensione del business
    $$
  • Comprensione dei dati
    $$
  • Progettazione della soluzione ML

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Design al centro

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MLOps nel ciclo di vita ML - Design

La fase di Design include:

  • Comprensione del business
    $$
    • Capire il contesto di business
    • Definire gli obiettivi di business

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Design al centro

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MLOps nel ciclo di vita ML - Design

La fase di Design include:

  • Comprensione dei dati
    $$
    • Esplorazione dei dati
    • Visualizzazione dei dati

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Design al centro

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MLOps nel ciclo di vita ML - Design

La fase di Design include:

  • Progettazione del sistema
    $$
    • Architettura del sistema
      • Sicurezza dei dati
      • Privacy dei dati

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Design al centro

MLOps completamente automatizzato

MLOps nel ciclo di vita ML - Design

La fase di Design include:

  • Comprensione del business
    $$
  • Comprensione dei dati
    $$
  • Progettazione della soluzione ML

$$

Gran parte del design non è automatizzabile

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Design al centro

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MLOps nel ciclo di vita ML - Sviluppo

La fase di sperimentazione e sviluppo ML include: $$

  • Sviluppo di Proof-of-Concept (PoC)
    $$
  • Data engineering
    $$
  • Sviluppo del modello

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Development al centro

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MLOps nel ciclo di vita ML - Sviluppo

La fase di sperimentazione e sviluppo ML include:

  • Sviluppo di Proof-of-Concept (PoC)
    $$
    • Combinazione di processo e automazione
    • Uso di framework

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Development al centro

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MLOps nel ciclo di vita ML - Sviluppo

La fase di sperimentazione e sviluppo ML include:

  • Data engineering (PoC)
    $$
    • Automazione → qualità garantita

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Development al centro

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MLOps nel ciclo di vita ML - Sviluppo

La fase di sperimentazione e sviluppo ML include:

  • Sviluppo del modello (PoC)
    $$
    • Tracciamento degli esperimenti
    • Training automatico
    • Tuning automatico degli iperparametri

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Development al centro

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MLOps nel ciclo di vita ML - Deployment

La fase di deployment e operations ML include:

  • Messa in produzione
    • Test
    • Versionamento
    • Consegna continua
    • Monitoraggio

$$

Figura con un ciclo circolare con la parola Deployment al centro

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Scalare: prima l'automazione

Usiamo snellimento dei processi, best practice e automazione

Immagine del ciclo di vita MLOps. Tre cicli circolari collegati. I nomi da sinistra a destra: Design, Development, Deployment.

Quando non c'è automazione, snellimento del processo:

  • CRISP-DM
  • TDSP [1]
1 https://www.ibm.com/docs/en/spss-modeler/saas?topic=dm-crisp-help-overview
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Snellimento dei processi e best practice

$$

Fase di Design

$$

  • Best practice

    • Includi esperti di dominio

    • Coinvolgi gli stakeholder di business

    • Ottieni feedback dagli utenti finali

$$

Fase di Sviluppo

$$

  • Best practice

    • Scrivi codice pulito
    • Documenta il lavoro
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Alyssa Milano!

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