Superare la fase di PoC diventa facile e immediato e porta rapidamente i progetti di ML e AI in ambiente produttivo
Gli algoritmi di Machine Learning (ML) sono sempre più usati e, negli ultimi tempi, si sono sviluppate tutta una serie di tecnologie che permettono un loro rapido sviluppo senza la necessità di trattare ogni volta delle soluzioni custom per ogni modello.
In tutti i settori stanno proliferando progetti AI/ML con lo scopo di acquisire vantaggi competitivi dati da prodotti e servizi innovativi.
Se però da un lato è relativamente semplice mettere a punto un prototipo di algoritmo ML, è cosa piuttosto complicata e difficile portare/integrare questo modello in un ambiente di produzione dentro l’industria.
Di fatto questa è la ragione che vede una parte considerevole dei progetti di ML fallire dentro le imprese e deludere le forti aspettative da parte del committente.
Per evitare questa problematica all’interno di eXact lab stiamo sviluppando una soluzione integrata basata su logiche MLOps a container.
L’idea alla base è creare un ambiente di sviluppo integrato per gestire in maniera unica le diverse esigenze che arrivano dai vari profili professionali (dagli ML engineers, dai Data Scientists e dai Data Engineers) coinvolti in un progetto completo di tutte le sue fasi: design, training e testing, deployment.
Il deployment in produzione può quindi avvenire in modo estremamente rapido con notevoli vantaggi per l’adozione dei modelli di Machine Learning e Artificial Intelligence in ambito produttivo e non solo a livello di PoC (Proof of Concept).
Trasferire i modelli di ML e AI in ambito produttivo in modo rapido, sicuro e scalabile
La nostra soluzione integrata basata su logiche MLOps a container permette la messa a punto dei prototipi di ML e il successivo trasferimento in ambienti di produzione dentro l’industria.
In tutti i settori proliferano progetti AI/ML con lo scopo di acquisire vantaggi competitivi dati da prodotti e servizi innovativi. La difficoltà maggiore che però si viene a creare è il trasferimento dei prototipi agli ambienti di produzione.
Proprio per questo motivo e per semplificare ed accelerare l’operazionalizzazione dei progetti, abbiamo messo a punto un ambiente di sviluppo integrato che consente di gestire in maniera unica le diverse esigenze che arrivano dai vari profili professionali (dagli ML engineers, dai Data Scientists e dai Data Engineers) coinvolti in un progetto completo di tutte le sue fasi: design, training e testing, deployment.
È proprio questa modalità che consente di testare e monitorare il modello già nella fase di sviluppo, con la conseguenza di favorire una trasferibilità rapida in produzione accompagnata dagli strumenti di monitoraggio e analisi che, peraltro, sono disponibili già nell’ambiente di sviluppo.
L’ambiente di produzione è stato ideato prestando particolare attenzione alla reliability e safety dell’income ed outcome dei dati. Inoltre, grazie alla policy di scalabilità, è possibile modulare la distribuzione del carico di lavoro sulle risorse disponibili, evitando la degradazione delle performance.
Il deployment in produzione può quindi avvenire in modo estremamente rapido proprio perchè è già nella fase di sviluppo che se ne può testare la validità e l’applicabilità, con notevoli vantaggi per l’adozione dei modelli di Machine Learning e Artificial Intelligence in ambito produttivo e non solo a livello di PoC (Proof of Concept). Questo approccio è stato sviluppato per mettere in luce già durante lo sviluppo le principali criticità che possono emergere nelle fasi di finalizzazione del progetto. In questo modo è auspicabile una riduzione del numero di modelli di machine learning abbandonati proprio a causa della loro mancanza di “operazionalizzazione”.
Dal punto di vista infrastrutturale, il deployment può avvenire su sistemi HPC in public cloud, ma anche on-premise o in ambienti ibridi. In tutti i casi, garantiamo sempre il pieno supporto a livello tecnico per lo sviluppo dei modelli di ML e AI, sia per predisposizione degli ambienti HPC che ospiteranno le diverse fasi.
Gli sviluppatori avranno accesso fin da subito ai più recenti tool di machine learning per la realizzazione dei PoC, potranno usufruire degli strumenti necessari per l’ottimizzazione del modello di ML ed il suo testing, con, infine, il vero e proprio deployment all’interno di un ambiente sicuro e scalabile.
