Come operano con successo i team MLOps

MLOps per il business

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Impatto limitato del ML (in passato)

Prima, molte aziende usavano un approccio sperimentale al machine learning.

Tra i problemi:

Foto in bianco e nero di una persona davanti a un computer anni '80

In questo video

Obiettivi DevOps

Il development riguarda

Le operations puntano a

DevOps

¹ Kim et al. (2021). The DevOps handbook: How to create world-class agility, reliability, & security in technology organizations. IT Revolution.

Continuous delivery
- Rilasci frequenti, piccoli e affidabili
- Es.: aggiungere spesso piccole feature (o cambi di codice)
Automazione di test e rilascio
Monitoraggio, semplici "roll-back"
Continuous integration

$$ Blueprint di un rilascio software

¹ Leite et al. (2019). A survey of DevOps concepts and challenges. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(6), 1-35.

Cerchio DevOps $$ Una schermata blu

Feedback loop
- Test automatici
- Individuare i fault presto
Se qualcosa va storto
- Analisi della causa radice
- Post-mortem senza colpe
- Apprendimento, condivisione, miglioramento

MLOps/DevOps è collaborazione

Caratteristiche comuni

$$ Persone che collaborano

Punta alla qualità con la sperimentazione

$$ Un test di laboratorio

MLOps per il business