Cos’è MLOps
MLOps, abbreviazione di Machine Learning Operations, è un insieme di procedure che automatizza il processo di creazione, implementazione e manutenzione di modelli di Machine Learning. Questo approccio essenzialmente applica i principi DevOps di collaborazione e automazione al ciclo di vita del Machine Learning, inclusi formazione, test, implementazione e monitoraggio dei modelli.
MLOps ha l’obiettivo di garantire che i modelli di Machine Learning siano affidabili, efficienti e forniscano valore nel mondo reale. Aiuta le aziende a implementare facilmente i modelli di Machine Learning nella produzione e a mantenerli in attività in modo efficace.
Che cos'è il Machine Learning?
Il Machine Learning è un campo dell’Intelligenza Artificiale che permette ai computer di imparare e migliorare in base all’esperienza senza essere programmati in modo esplicito. Questo approccio implica lo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono ai sistemi di eseguire attività specifiche in modo efficace analizzando i dati, identificando i modelli ed effettuando previsioni o decisioni.
L’idea chiave alla base del Machine Learning come parte delle soluzioni di IA è creare programmi in grado di accedere ai dati, imparare da essi e quindi utilizzare quell’apprendimento per prendere decisioni o fare previsioni informate senza affidarsi a una programmazione basata su regole.
Il Machine Learning include una varietà di approcci, ognuno con i suoi punti di forza e le sue applicazioni. Di seguito sono riportati alcuni tipi comuni:
Apprendimento supervisionato
In questo approccio, i dati utilizzati per l'addestramento sono etichettati. Immaginate di mostrare un algoritmo di machine learning con migliaia di foto di cani e gatti, con ogni foto chiaramente etichettata. Questo permette all'algoritmo di imparare le caratteristiche che distinguono i gatti dai cani e poi applicare quella conoscenza per identificare nuove immagini invisibili.
Apprendimento non supervisionato
Qui, i dati non sono etichettati. L'algoritmo di Machine Learning deve trovare in modo indipendente modelli e relazioni all'interno dei dati. Questa opzione può essere utile per attività quali il rilevamento di anomalie o il clustering dei dati.
Apprendimento rafforzato:
Questo metodo prevede l’addestramento di un algoritmo tramite un processo trial-and-error. L'algoritmo interagisce con un ambiente simulato e riceve premi per i comportamenti desiderati, consentendo di apprendere strategie ottimali nel tempo.
Machine Learning nel contesto dell’IA
L'Intelligenza Artificiale, al centro, è la scienza che crea macchine in grado di svolgere compiti che tipicamente richiedono l'intelligenza umana. Questi compiti spaziano dalla risoluzione dei problemi e dal processo decisionale al riconoscimento vocale e alla traduzione linguistica. L’IA include molte tecniche e metodologie, tra cui il Machine Learning è diventato uno strumento particolarmente potente e versatile. L'idea fondamentale alla base del ML è che i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con un intervento umano minimo.
Il Machine Learning accelera l’evoluzione dell’IA offrendo un approccio più dinamico all’analisi dei dati. Questa capacità consente ai sistemi di IA di adattarsi a nuove circostanze e migliorare nel tempo, aspetto cruciale per le applicazioni che richiedono aggiornamenti frequenti o trattano dataset complessi e variabili.
Attraverso i loro algoritmi di apprendimento, i modelli di ML possono elaborare grandi volumi di dati a una velocità e una scala irraggiungibili per gli analisti umani. Questa efficienza è il motivo per cui la ML è diventata la colonna portante di molti sistemi di IA contemporanei, promuovendo progressi in settori diversi come l’assistenza sanitaria, la finanza, i veicoli autonomi e le smart city.
La ML è un’area di interesse significativa per l’IA e fa parte di un ecosistema più ampio di tecnologie di IA, che comprende il Deep Learning, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la robotica. Il Deep Learning, un sottoinsieme del ML, alimenta attività complesse come il riconoscimento vocale e delle immagini attraverso reti neurali che imitano le funzioni cerebrali umane.
La NLP, che permette alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano, spesso sfrutta la ML per migliorare gli algoritmi. Nella robotica, gli algoritmi di ML aiutano i robot a imparare dal loro ambiente e dalle loro esperienze, migliorando la loro autonomia. Questa interdipendenza dimostra come l’ML non solo tragga vantaggio dagli altri domini dell’IA, ma contribuisce anche al loro progresso.
Come funziona MLOps?
Il ciclo di vita MLOps è costituito da quattro cicli principali. Ogni ciclo definisce la fase di esecuzione di operazioni di Machine Learning di successo. I quattro cicli o stadi sono:
Ciclo dati:
Questo comporta la raccolta e la preparazione dei dati per l’addestramento del modello ML. I dati grezzi vengono raccolti da diverse fonti e tecniche come l'ingegneria delle feature li trasformano e li organizzano in dati etichettati pronti per l'addestramento dei modelli.
Ciclo modello:
In questo ciclo, il modello di ML viene addestrato usando i dati preparati. È fondamentale tenere traccia delle diverse versioni del modello durante l'intero ciclo di vita, utilizzando strumenti come MLflow.
Ciclo di sviluppo:
Il modello addestrato viene ulteriormente sviluppato, testato e convalidato per garantire che sia pronto per l'implementazione in un ambiente di produzione. Le pipeline CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) automatizzate possono ridurre le attività manuali.
Ciclo operazioni:
Questo processo di monitoraggio garantisce che il modello di produzione continui a funzionare correttamente e che venga riaddestrato in base alle necessità per migliorare nel tempo. Gli MLOps possono riaddestrare automaticamente il modello in base a una pianificazione o quando le metriche delle prestazioni scendono al di sotto di una soglia.
Principi fondamentali alla base dei MLOps
MLOps si basa su principi fondamentali che garantiscono l'affidabilità, l'efficienza e la scalabilità dei modelli di Machine Learning nel mondo reale. Ecco una scomposizione di alcuni principi fondamentali:
Automazione
Uno dei principali obiettivi dei MLOps è l’automazione delle attività ripetitive durante l’intero ciclo di vita del Machine Learning. come la gestione della pipeline dei dati, l'addestramento dei modelli, il test, l'implementazione e il monitoraggio. L'automazione riduce al minimo l'errore umano e libera i data scientist a concentrarsi su attività di livello superiore come lo sviluppo e il miglioramento di modelli.
Controllo delle versioni e riproducibilità:
MLOps mette in risalto il rilevamento di ogni modifica apportata a dati, codice e modelli. In questo modo è possibile eseguire facilmente il rollback alle versioni precedenti, se necessario, e garantire la riproducibilità degli esperimenti. Tutti i membri del team sono in grado di comprendere la linea di sviluppo del modello e come è stato sviluppato.
Continuous integration & delivery (CI/CD):
I moderni MLOps si integrano con gli strumenti di sviluppo utilizzati dai data scientist. Quando si apportano modifiche, il test automatico garantisce che tutto funzioni come previsto. in modo da rilevare eventuali bug nelle prime fasi del ciclo di sviluppo ed evitare ritardi nella distribuzione.
Collaborazione:
MLOps promuove la collaborazione tra i team di data science, engineering e operation. Semplificando i flussi di lavoro e fornendo una visibilità condivisa sul ciclo di vita del modello, MLOps smantella gli silos e garantisce che tutti si impegnino per raggiungere lo stesso obiettivo.
Loop di monitoraggio e feedback:
Il processo MLOps monitora costantemente le prestazioni dei modelli implementati. Traccia metriche come accuratezza, equità e potenziali distorsioni. In caso di malfunzionamenti, vengono attivati degli alert, che richiedono un'indagine e l'adozione di misure correttive. Questo feedback loop è fondamentale per mantenere le prestazioni del modello e adattarsi ai cambiamenti del mondo reale.
Governance e conformità normativa:
Inoltre, è fondamentale che il MLOps applichi politiche e procedure relative allo sviluppo e al deploy di modelli. In questo modo viene garantita la conformità alle normative in materia di correttezza, spiegabilità e privacy dei dati. Gli strumenti MLOps sono in grado di tracciare l'origine dei dati utilizzati per addestrare i modelli e documentare il processo decisionale per gli audit.
Scalabilità ed efficienza:
Le pratiche MLOps garantiscono che l'intera pipeline di Machine Learning possa gestire volumi di dati crescenti e una maggiore complessità dei modelli. Questo implica l’utilizzo di infrastrutture basate sul Cloud e di tecnologie di containerizzazione per un utilizzo efficiente delle risorse e l’implementazione di modelli in vari ambienti.
Quali sono i vantaggi di MLOps?
MLOps offre una serie di vantaggi che semplificano il ciclo di vita del Machine Learning e liberano il potenziale reale dei modelli. L'automazione di attività ripetitive come la preparazione, la formazione e l'implementazione dei dati libera i data scientist per attività più strategiche. Le pratiche di CI/CD accelerano lo sviluppo individuando gli errori in anticipo e assicurando un'implementazione senza problemi. Questo si traduce in un time-to-value più rapido per i progetti di Machine Learning.
Inoltre, promuove la collaborazione tra i team di data science, ingegneri e operativi. Gli strumenti e i processi condivisi danno a tutti visibilità sul ciclo di vita del modello, consentendo una migliore comunicazione e flussi di lavoro ottimizzati.
Le pratiche MLOps, come la containerizzazione e l’infrastruttura basata sul Cloud, consentono di gestire volumi di dati crescenti e una crescente complessità dei modelli. Questo permette di far evolvere efficacemente le attività di Machine Learning man mano che le esigenze si evolvono.
Anche i team che utilizzano gli MLOps invece di un’altra via per raggiungere il successo del Machine Learning possono approfittare del fatto che gli MLOps applichino politiche e procedure relative allo sviluppo e al deploy di modelli. In questo modo i modelli sono conformi alle normative in materia di correttezza, spiegabilità e privacy dei dati. Gli strumenti MLOps sono in grado di tenere traccia della derivazione dei dati e documentare i processi decisionali per i controlli.
Complessivamente, tra l’automatizzazione delle attività e l’ottimizzazione dell’utilizzo delle risorse con le procedure MLOps, i team che utilizzano MLOps si rendono conto che ciò consente di ottenere risparmi significativi sui costi. Inoltre, rilevando gli errori in anticipo e distribuendo modelli di alta qualità, è possibile evitare costosi problemi di rielaborazione e prestazioni.
Infine, MLOps facilita un feedback loop in cui i modelli implementati vengono costantemente monitorati. In questo modo è possibile identificare il peggioramento delle prestazioni, la deviazione dei dati o le potenziali distorsioni. Affrontare in modo proattivo questi problemi garantisce che i modelli siano pertinenti e forniscano risultati ottimali nel tempo.
Come implementare MLOps
Le organizzazioni dovrebbero iniziare con la creazione dell'infrastruttura necessaria per l'attuazione dei programmi multilaterali di sviluppo. Questo include l'utilizzo di un sistema di controllo delle versioni per gestire gli artifact di codice, dati e modelli, l'implementazione di una pipeline CI/CD per automatizzare la creazione, il test e la distribuzione dei modelli, l'implementazione di un registro dei modelli per archiviare e addestrare le versioni dei modelli e l'impostazione di monitoraggio e avvisi per tenere traccia delle prestazioni dei modelli in produzione.
Successivamente, le organizzazioni dovrebbero definire i propri flussi di lavoro MLOps. Questo comporta la definizione di un processo iterativo incrementale per la progettazione, lo sviluppo e l’utilizzo di applicazioni di ML, l’automazione della pipeline di ML end-to-end (tra cui preparazione dei dati, addestramento dei modelli, valutazione e distribuzione) e l’implementazione di processi di aggiornamento continuo e dei modelli basati sul monitoraggio della produzione.
Infine, le aziende dovrebbero adottare le best practice MLOps, come l’utilizzo della containerizzazione per garantire ambienti di sviluppo e distribuzione coerenti, l’implementazione di test rigorosi in ogni fase della pipeline ML, la gestione di un Feature Store per gestire e modificare le funzionalità dei dati di input, l’utilizzo di piattaforme o strumenti MLOps per semplificare l’implementazione e la promozione della collaborazione tra data scientist, ingegneri ML e team DevOps.
Quali sono le sfide legate ai POP?
Implementare MLOps, pur offrendo incredibili vantaggi, comporta sfide uniche. Le questioni legate ai dati costituiscono un ostacolo significativo. Garantire la qualità dei dati lungo l’intera pipeline è fondamentale, poiché dati insufficienti portano a modelli poco performanti e potenzialmente dannosi. Inoltre, la gestione del controllo delle versioni dei dati per la riproducibilità dei modelli e i processi di governance per gestire la sicurezza, la privacy e le preoccupazioni etiche sono tutte parti complesse del puzzle MLOps.
La mancanza di personale qualificato crea anche dei blocchi stradali. MLOps richiede esperti interfunzionali in data science, software engineering e principi DevOps: trovare questi individui può essere piuttosto complicato. Inoltre, il successo di MLOp si basa sulla promozione della collaborazione tra team che hanno vissuto in una storia di isolamento.
L’eliminazione delle barriere tra data scientist, sviluppatori e personale operativo e l’allineamento su obiettivi e processi richiede un cambiamento culturale consapevole all’interno delle organizzazioni.
Il monitoraggio dei modelli dopo la distribuzione è un'altra area spesso trascurata. Il mondo reale è dinamico e le prestazioni di un modello diminuiranno nel tempo a causa della deformazione del concetto.
Sono necessari sistemi e meccanismi di monitoraggio proattivi per raccogliere il feedback degli utenti e garantire che i modelli siano continuamente migliorati e in linea con le loro esigenze aziendali. Infine, la sperimentazione e la riproducibilità possono diventare complesse. Il monitoraggio della moltitudine di esperimenti, variazioni nei dati e risultati associati è essenziale per comprendere il processo di sviluppo dei modelli e semplificare gli aggiornamenti futuri.
Queste sfide non devono essere sottovalutate, ma possono essere affrontate con successo. Investire in piattaforme MLOps specializzate, fornire opportunità di formazione per il personale esistente e dare priorità a una comunicazione e una collaborazione chiare tra i team aprono la strada per un’implementazione MLOps più fluida.
Comprendere la differenza tra MLOps e DevOps
La differenza fondamentale tra DevOps e MLOps è che MLOps si concentra specificamente sulle sfide uniche legate all’implementazione e alla gestione dei modelli di Machine Learning in produzione. Al contrario, DevOps è una serie più ampia di procedure per semplificare il ciclo di vita dello sviluppo software.
Mentre sia DevOps che MLOps mirano a colmare il divario tra sviluppo e operazioni, MLOps aggiunge ulteriori considerazioni specifiche per il Machine Learning. come la gestione dei dati utilizzati per addestrare i modelli, la convalida delle prestazioni dei modelli e il monitoraggio dei modelli per verificare il peggioramento delle prestazioni nel tempo man mano che i dati reali a cui sono esposti vengono modificati.
In una pipeline DevOps, l'attenzione è posta sull'automazione della creazione, del test e dell'implementazione delle applicazioni software. In una pipeline MLOps, è necessario automatizzare e integrare nel processo di distribuzione ulteriori fasi per la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli e la valutazione dei modelli.
Un’altra differenza fondamentale è la necessità che i POP incorporino principi di IA responsabile ed etica. Garantire che i modelli di Machine Learning si comportino in modo imparziale e trasparente è una preoccupazione critica, meno evidente nello sviluppo software tradizionale.
Mentre i DevOps e i MLOps condividono molti principi comuni in materia di collaborazione, automazione e miglioramento continuo, i MLOps introducono ulteriori complessità relativamente ai dati, ai modelli e alla governance dei modelli che richiedono strumenti e procedure specializzate oltre a quelle tipiche di un ambiente DevOps.
Esempi di MLOps
MLOps è utilizzato da aziende di piccole e grandi dimensioni. Ad esempio, una banca leader ha implementato MLOps per semplificare il processo di integrazione dei clienti. La banca ha utilizzato i modelli ML per automatizzare la verifica delle informazioni dei clienti e rilevare le frodi in tempo reale. Ciò ha migliorato la customer experience grazie a un processo di onboarding più rapido ed efficiente. La banca ha inoltre ridotto il rischio di frode, aumentando la fiducia dei clienti.
Analogamente, una grande società di vendita al dettaglio ha utilizzato MLOps per migliorare la gestione della supply chain. L'azienda ha utilizzato i modelli ML per prevedere la domanda di prodotti e ottimizzare l'allocazione delle risorse nei propri magazzini. Ciò ha portato a una migliore accuratezza di previsione della domanda, a una riduzione degli sprechi e a una maggiore efficienza nella supply chain.
Anche i MLOps sono utili nel settore sanitario. Un operatore sanitario ha utilizzato MLOps per migliorare gli esiti dei pazienti. Il provider ha utilizzato modelli di ML per analizzare i dati dei pazienti e identificare i pazienti a rischio di eventi avversi. Queste informazioni sono state utilizzate per intervenire e prevenire eventi avversi, e di conseguenza il fornitore del servizio ha riscontrato un miglioramento significativo degli esiti per i pazienti.
Una grande azienda logistica ha utilizzato MLOps con Google Cloud AI Platform per ottimizzare i processi della supply chain. L'azienda ha sviluppato e implementato modelli di ML in grado di prevedere con precisione la domanda, ottimizzare le rotte e ridurre i tempi di consegna. Ciò ha migliorato l'efficienza complessiva della supply chain e ha ridotto i costi.
Questi esempi dimostrano come le aziende di tutti i settori abbiano utilizzato gli MLO per semplificare i propri flussi di lavoro di Machine Learning, migliorare l'efficienza operativa e fornire un valore commerciale concreto.
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