Cosa include il pipeline MLOps dall'addestramento alla vendita?

La pipeline MLOps dall'addestramento alla produzione include diverse fasi chiave:

1. Raccolta e preparazione dei dati — pulizia, trasformazione, aumento dei dati.
2. Sviluppo e addestramento del modello — scelta dell'architettura, regolazione degli iperparametri, addestramento sui dati di training.
3. Validazione e test — valutazione della qualità del modello sui set di validazione e test, verifica di overfitting.
4. Versioning di modelli e dati — archiviazione degli artefatti con metadati per la riproducibilità.
5. Automazione CI/CD per i modelli — avvio automatico di training, test e deployment.
6. Deployment del modello in produzione — distribuzione del modello come servizio o integrazione nell'applicazione.
7. Monitoraggio e logging — monitoraggio delle prestazioni del modello, metriche di qualità e fallimenti.
8. Aggiornamento e riaddestramento — aggiornamento regolare del modello con nuovi dati per mantenere la qualità.

Questo è circa il ciclo completo di MLOps, che garantisce un funzionamento stabile e gestibile del sistema ML in produzione.