MLOps
Insieme di pratiche per portare modelli ML in produzione e mantenerli affidabili.
MLOps è il DevOps applicato al machine learning: versionamento modelli e dati, deployment, monitoring, retraining automatico. Strumenti: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, SageMaker.
Esempi pratici
- Versionamento modelli con MLflow
- A/B testing modelli in produzione
- Monitoring di model drift
- Retraining schedulato
Come lo usa Faraday
Nel lavoro con le imprese applichiamo il concetto di MLOps in progetti concreti di chatbot, automazioni e software AI, con misurazione dei risultati di business.
Se stai valutando un progetto che coinvolge mlops, parla con il team Faraday o consulta i servizi AI.