Gettare le basi per l’MLOps

MLOps per il business

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Agenda

 

Il video si concentra su

  • Competenze
  • Tecnologia
  • Cultura
MLOps per il business

Competenze per l’MLOps

L’MLOps richiede ruoli diversi

  • Esperto di business/dominio

oltre a

  • Data engineer
  • Data scientist / ML engineer
  • Software / DevOps engineer

e

  • Solution / ML architect

MLOps per il business

Architettura MLOps

1 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems
MLOps per il business

Dove ospitare la tua piattaforma MLOps

L’MLOps può essere ospitato

  • Su (grandi) provider cloud
  • Piattaforme MLOps fully-managed
  • Stack di tool self-hosted

MLOps per il business

Requisiti delle piattaforme MLOps

Elementi chiave di queste piattaforme

  • Standard comuni
  • Componenti modulari
  • Workflow automatici
  • Test continui
MLOps per il business

Aspetti culturali dell’MLOps

Elementi culturali dell’MLOps

  • Guida strategica dal top management
  • Collaborazione e responsabilità condivise
  • Miglioramenti continui e incrementali
  • Autonomia e cultura del feedback
  • Formazione continua (tra team)

MLOps per il business

Come arrivarci

Per avere impatto sul business

  • Parti dall’obiettivo di business
  • Trova talenti giusti e incentivi alla collaborazione
  • Progetta con cura l’architettura MLOps centrale
MLOps per il business

¡Vamos a practicar!

MLOps per il business

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