Il Segreto per un’AI Scalabile: Comprendere e Implementare MLOps 

Scritto da Subaandh VK, ML/Data Engineer presso DiliTrust 

Man mano che l’intelligenza artificiale (IA) cresce costantemente nelle imprese, comprendere e implementare le operazioni di Machine Learning (MLOps) sta diventando essenziale. Un recente sondaggio mostra che il 35% delle aziende sta già utilizzando l’IA, mentre il 42% sta sperimentando con essa. Per scalare efficacemente l’IA, mantenere e monitorare i modelli di machine learning attraverso gli MLOps è cruciale. 

Le operazioni di Machine Learning (MLOps) sono un insieme di processi che mirano a tracciare, distribuire e monitorare i modelli di machine learning in produzione. Integrando questi processi, gli MLOps aiutano le organizzazioni a raggiungere soluzioni di AI scalabili, garantendo che i modelli rimangano affidabili e performanti nel tempo. 

I principi fondamentali degli MLOps includono: 

• Tracciamento degli esperimenti: Documentare gli esperimenti per riprodurre e comprendere i risultati, essenziale per migliorare i modelli iterativamente. 
• Monitoraggio: Tenere d’occhio le prestazioni del modello e la qualità dei dati per rilevare e affrontare i problemi tempestivamente.  
• Versioning: Gestire le diverse versioni di modelli, set di dati e codice per garantire la riproducibilità e mantenere una chiara storia dello sviluppo. 
• Automazione: Snellire le attività ripetitive, come l’addestramento e la distribuzione dei modelli, per migliorare l’efficienza e ridurre il potenziale di errore umano. 
• Riproducibilità: Garantire che gli esperimenti e i modelli possano essere riprodotti costantemente, favorendo la collaborazione e la trasparenza tra i membri del team. 

Ecco i motivi principali per cui gli MLOps sono essenziali per un’AI scalabile nelle imprese: 

• Scalabilità: Gli MLOps consentono una scalabilità senza problemi dei progetti di AI, permettendo alle aziende di gestire volumi di dati aumentati e modelli più complessi senza compromettere le prestazioni.  
• Efficienza: Automatizzando le attività di routine, gli MLOps liberano Data Scientist e Ingegneri per concentrarsi sull’innovazione e il miglioramento, piuttosto che sulla manutenzione.  
• Affidabilità: Il monitoraggio continuo e il versioning garantiscono che i modelli rimangano accurati e rilevanti, anche con l’evolversi dei dati nel tempo. 
• Collaborazione: Processi e documentazione standardizzati facilitano una migliore collaborazione tra team diversi, inclusi Data Scientist, Ingegneri e stakeholder aziendali. 

Implementare pratiche MLOps è essenziale per qualsiasi impresa che mira a sfruttare appieno il potenziale dell’IA. Comprendendo e adottando gli MLOps, le aziende possono garantire che le loro iniziative di machine learning siano efficienti, scalabili e allineate con i loro obiettivi strategici. 

In questo articolo, esploreremo le sfide che abbiamo affrontato in DiliTrust e come ci hanno portato ad adottare gli MLOps come pratica, evidenziando la loro importanza per raggiungere il successo dell’AI scalabile nelle imprese. 

I modelli di Machine Learning in produzione devono attraversare un ciclo che coinvolge passaggi come la preparazione dei dati, l’addestramento del modello, il testing, la distribuzione e il monitoraggio. 

Nel nostro team di Machine Learning, ci sono molte persone: Ricercatori, Data Scientist, Data Engineer e Data Analyst. Questo richiede una collaborazione costante tra diversi stakeholder e molto altro per ottenere risultati migliori. Pertanto, per distribuire un modello è necessario standardizzare il processo e automatizzare la maggior parte dei passaggi. 

Lo sviluppo del Machine Learning è un processo iterativo con molta ricerca. Quindi, standardizzare questo processo usando gli MLOps è significativo. Al contrario, lo sviluppo software ha standardizzato l’uso di DevOps per eseguire, monitorare e migliorare la qualità dei prodotti SaaS. 

Lo stesso vale per le aziende che sviluppano soluzioni di AI che dovrebbero progredire verso l’adozione degli MLOps per migliorare i modelli di Machine Learning. Gli MLOps consentono un’integrazione senza problemi dei processi sopra menzionati, mirando a migliorare continuamente il ciclo di ML. 

La preparazione dei dati è il primo passo per addestrare qualsiasi modello di Machine Learning. I dati su cui viene addestrato il modello possono avere un impatto significativo sulle prestazioni del modello. 

“I dati sono il nuovo petrolio. Come il petrolio, i dati sono preziosi, ma se non raffinati, non possono essere davvero utilizzati.” — Clive Humby 

Questo è vero perché la preparazione dei dati comporta molti passaggi come: Ingestione dei Dati, Pulizia dei Dati, Trasformazione dei Dati e Analisi dei Dati. Automatizzare questi passaggi rende le cose più facili. 

I dati giocano un ruolo importante nel modo in cui un modello si comporta in produzione. Quindi, automatizzare il flusso dei dati è il nostro obiettivo principale. I nostri flussi di dati elaborano migliaia di documenti dei clienti ogni giorno, il che ci aiuta a mantenere un database di addestramento pulito. 

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L’addestramento del modello sembra un processo semplice quando c’è una singola pipeline che esegue più attività. DiliTrust ha modelli di Machine Learning su misura per soddisfare varie esigenze aziendali. Ad esempio, il modulo di Gestione del Ciclo di Vita dei Contratti (CLM) estrae diversi tipi di informazioni (clausole, entità, tipo di documento, ecc.) da ciascun contratto. Questo si traduce in più pipeline che eseguono più attività, il che aggiunge complessità al sistema. Quindi, tracciare i parametri utilizzati per l’addestramento del modello è indispensabile. 

Alcuni parametri importanti includono la configurazione del modello (epoche, tipo di modello, pipeline) e le versioni del codice e dei set di dati. 

Sviluppare un modello è un processo iterativo e i Data Scientist possono passare molto tempo a testarlo. La riproducibilità e l’interpretazione dei risultati sarebbero un grande caos. Tracciare la configurazione del modello, la pipeline e i risultati richiederebbe una grande fetta del tempo produttivo dei Data Scientist. Fortunatamente, gli MLOps risolvono questo problema centralizzando i risultati di ogni esperimento, fornendo una migliore accessibilità. 

La distribuzione è un processo in cui il modello ML addestrato sui dati di produzione viene servito tramite API agli utenti. Automatizzare la distribuzione del modello è fondamentale poiché le distribuzioni manuali sono soggette a errori. Questo include la versione dei modelli, gli iper-parametri, i dati di addestramento e di test, e gli artefatti ML. 

L’automazione della pipeline CI/CD garantisce una distribuzione affidabile. Lancia la pipeline di addestramento automatizzata del modello e esegue alcuni test prima di distribuire il modello ML e gli artefatti correlati. 

Il modello distribuito potrebbe non fornire sempre le prestazioni previste. Quindi, implementare un meccanismo di rollback è importante quanto avere una distribuzione automatizzata. 

I modelli in produzione sono a rischio di degrado a causa del cambiamento dei dati. Il monitoraggio dei modelli sperimentali e di produzione è cruciale per ottenere un miglioramento continuo. Ogni settimana il team di Machine Learning addestra diversi modelli che vengono poi distribuiti in produzione. Quindi, tenere traccia di ogni modello è importante. 

I modelli in produzione sono associati a molteplici metriche aziendali che evolvono nel tempo. Monitorare le metriche in cambiamento e le loro prestazioni aiuta a soddisfare le aspettative dei clienti. 

Nelle fasi iniziali, solo un numero limitato di persone lavorava su un modello alla volta, ma man mano che il team cresceva, la collaborazione tra diversi stakeholder è diventata complessa. 

Inoltre, come discusso in precedenza, il tracciamento dei modelli e il benchmarking tra diversi team necessitano di un archivio centralizzato. 

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Come bonus, ecco alcune metriche rilevanti quando si implementano gli MLOps. 

• Frequenza di Distribuzione
  Gli MLOps automatizzano i flussi di dati e sostituiscono la distribuzione manuale con pipeline CI/CD. Questo dovrebbe ridurre il tempo necessario per distribuire un nuovo modello in produzione.
• Durata dell’Addestramento del Modello
  L’addestramento del modello ML include la preparazione dei dati, l’esecuzione degli esperimenti e l’interpretazione dei risultati. Con il tracciamento degli esperimenti e la riproducibilità in atto, i Data Scientist trascorrono meno tempo nell’addestramento del modello poiché la maggior parte dei passaggi manuali sono eliminati
• Tempo di Rollback 
  Monitorare le prestazioni del modello ML aiuta a rilevare eventuali degradi delle prestazioni. In tal caso, il versioning fornisce la flessibilità di tornare alla versione precedente.  
• Qualità del Modello 
  La qualità del modello può essere misurata confrontando le metriche tra il modello di produzione attuale e i modelli appena addestrati. Questo garantisce che non venga introdotta una deriva del modello dalla nuova versione. 

Il machine learning aiuta le aziende a sviluppare soluzioni per problemi che una volta erano impossibili da risolvere, risparmiando tempo e migliorando l’efficienza sfruttando i dati per il processo decisionale e migliorando l’esperienza del cliente. Pertanto, avere gli MLOps è essenziale poiché una distribuzione più rapida del modello aiuta le imprese a rimanere avanti rispetto alla concorrenza in un mercato in crescita.  

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