Architettura di riferimento: MLOps totalmente automatizzato

MLOps completamente automatizzato

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

Cos’è un’architettura di riferimento?

Un’architettura di riferimento è un modello per progettare soluzioni in vari domini IT.

Un insieme di documenti con:

Strutture e integrazioni degli elementi IT
Pattern comuni nei sistemi IT, inclusi quelli ML
Sfrutta esperienza e best practice del settore

Architettura MLOps totalmente automatizzata

Un’immagine con una panoramica dell’architettura MLOps totalmente automatizzata.

¹ https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning

Architettura di riferimento - Esperimenti orchestrati

Un’immagine con una panoramica dell’architettura MLOps totalmente automatizzata. L’immagine zooma su un set di riquadri connessi. Da sinistra a destra: analisi dati, esperimenti orchestrati, sorgente codice, repository del codice.

Architettura di riferimento - Codice sorgente e CI

L’immagine si sposta a sinistra. Dopo il repository del codice compare un blocco di continuous integration, con una fase di build che produce pacchetti in output.

Architettura di riferimento - Artifact e CD

L’immagine scorre in basso e mostra il riquadro di continuous delivery.

Architettura di riferimento - Deploy della pipeline ML

L’immagine si sposta a sinistra e mostra una pipeline ML automatizzata con fasi: estrazione dati, validazione dati, preparazione dati, training modello, valutazione modello, validazione modello.

Architettura di riferimento - Metadata store

L’immagine scorre in basso e mostra il Metadata Store che raccoglie i log generati dalla pipeline ML.

Architettura di riferimento - Model registry

L’immagine si sposta in alto a destra e mostra che i modelli addestrati dalla pipeline ML vengono inviati a un registro modelli.

Architettura di riferimento - Prediction services

L’immagine scorre in basso e mostra che i modelli addestrati dalla pipeline ML vengono consegnati in continuo a un modulo di prediction service nell’architettura.

Architettura di riferimento - Monitoraggio continuo

L’immagine si sposta a sinistra e mostra un modulo di monitoraggio performance che traccia le prestazioni delle predizioni del prediction service.

Architettura di riferimento - Trigger automatico

L’immagine scorre ancora a sinistra e mostra un componente di trigger collegato al modulo di monitoraggio performance

Architettura di riferimento - Retraining automatico

L’immagine scorre in alto e mostra che il trigger può attivare la pipeline ML automatizzata nel sistema.