Una cassetta degli attrezzi completa per gli MLOps

MLOps? Di cosa stiamo parlando?

In Rappi come in molte altre startup ad alto potenziale, è chiaro che una delle chiavi del successo è stata e continua ad essere l’implementazione di analytics e data science, utilizzando modelli di machine learning che forniscono preziosi insight al business. Il suo utilizzo nelle startup e nelle aziende tradizionali che si sono concentrate sulla trasformazione digitale è aumentato in modo esponenziale e oggi, essendo parte del più ampio campo dell’AI, l’apprendimento automatico dovrebbe essere comune come le applicazioni software in generale, ed è proprio qui che gli MLOp trattano gli algoritmi di ML come dispositivi software riutilizzabili, offrendo un’implementazione rapida e ripetibile dei modelli, seguita da un’integrazione continua e monitorata che assicura che ogni modello funzioni in modo ottimale mentre il suo ambiente si evolve nel tempo.

In altre parole, e per concludere, gli MLOps sono l’insieme di pratiche che un’azienda deve mettere in atto per gestire con successo l’AI e il ML.

È davvero importante in una startup?

Certo che sì! Se si dispone di scienza dei dati e IA, è necessario avere quasi per obbligo un team MLOps dedicato, perché i modelli da soli sono impotenti e influenzati solo dai dati con cui sono stati addestrati. Al giorno d’oggi, una start-up deve affrontare grandi sfide in termini di gestione dei propri dati, che sono in costante crescita e cambiamento. I dati ottenuti per addestrare un modello all’inizio di un anno non sono gli stessi che si possono avere qualche mese dopo, e possono persino cambiare drasticamente!

Senza MLOps, i progetti di scienza dei dati diventano effimeri, monouso e senza vita, e sì, ci sarà chi dirà che non c’è da preoccuparsi una volta che hanno svolto la loro funzione e trovato ciò che l’azienda sta cercando, ma andiamo, non è così che funzionano le cose. Se vogliamo contribuire alla nostra attività, soprattutto se questa dipende dalla tecnologia come uno dei suoi pilastri fondamentali, abbiamo bisogno di dinamismo e produttività quando lavoriamo fianco a fianco con la scienza dei dati ed è per questo che lo stato degli MLOps nel 2021 è dominato dalle startup.

Da dove cominciare?

Dobbiamo sapere che lo sviluppo di sistemi di apprendimento automatico inizia tipicamente con un obiettivo o una finalità aziendale. A seconda del livello di ambizione, portarli in produzione è un lavoro duro ed è per questo che ci sono così tanti componenti possibili per costruire un sistema MLOps completo e robusto. Naturalmente dobbiamo partire dai modelli e dai dati che abbiamo, altrimenti che senso avrebbe? Per questo, una piattaforma collaborativa per l’esecuzione di esperimenti di ML e la creazione di modelli di ML da parte dei data scientist dovrebbe essere considerata una parte fondamentale del framework MLOps. Vediamola da vicino.

Siete pronti?

Dopo che gli obiettivi sono stati chiaramente tradotti in problemi di ML. Il passo successivo è iniziare a cercare i dati di input appropriati e il tipo di modelli da provare per quel tipo di dati, e questo è solo l’inizio. Per questo motivo prenderemo in considerazione 7 basi per eseguire con successo la produzione di tutti i nostri modelli di apprendimento automatico e condivideremo gli strumenti più importanti che possono essere davvero utili durante l’esecuzione di ciascuno di essi. Andiamo!