Modelli di scoring credito
Pipeline che retraina mensilmente, valida su backtest e promuove con approvazione del risk officer.
01 / MLOPS
Intelligenza Artificiale
MLOpsIntelligenza Artificiale — Modelli ML in produzione, governati e affidabili.
Modelli ML in produzione, governati e affidabili.
Portiamo i modelli di machine learning dal notebook al business: pipeline CI/CD per ML, feature store, model registry, monitoring del drift, retraining automatico. Trasformiamo gli esperimenti in sistemi affidabili.
10x
Velocità deploy modelli
−40%
Costo infra ML
100%
Modelli tracciabili
§ A
Overview
Il 70% dei progetti ML non arriva mai in produzione. Il problema raramente è l'accuratezza del modello: è la mancanza di un'infrastruttura che gestisca dati, training, deploy, monitoring e governance in modo coerente.
Implementiamo piattaforme MLOps end-to-end basate su strumenti open-source e cloud-native, con un focus su riproducibilità, audit, costi e sicurezza. Ogni modello ha un lineage tracciabile dalla feature al deploy.
§ B
Cosa includiamo
- Assessment della maturità MLOps esistente
- Setup di feature store (Feast, Tecton) o offline-first su lakehouse
- Pipeline di training riproducibili con orchestrazione (Airflow, Kubeflow, Metaflow)
- Model registry e versionamento (MLflow, Weights & Biases)
- CI/CD per modelli con test di qualità e bias
- Serving scalabile (KServe, BentoML, SageMaker)
- Monitoring di drift, performance, fairness in produzione
- Governance: model card, lineage, approvazioni
§ C
Deliverable
Cosa ricevi alla fine — o lungo il percorso — di un nostro engagement su MLOps.
- D/01Reference architecture personalizzata
- D/02Pipeline IaC (Terraform) per ambienti dev/stage/prod
- D/03Template di progetto e CI/CD
- D/04Dashboard di osservabilità
- D/05Playbook operativo e formazione team
§ D
Casi d'uso
Recommender system retail
Feature store real-time, A/B testing, monitoring delle metriche di business.
Forecasting demand
Centinaia di modelli per SKU/store generati e monitorati automaticamente.
Fraud detection
Modelli serviti a bassa latenza con drift detection su feature critiche.
§ E
Il nostro processo
01
Maturity assessment
Mappa dello stato attuale e roadmap a 6-12 mesi.
02
Foundation
Storage, registry, orchestratore, ambienti riproducibili.
03
Pilot
Migrazione di un modello esistente sulla nuova pipeline come blueprint.
04
Industrialization
Onboarding di nuovi modelli con template e self-service.
05
Governance
Processi di approvazione, audit, gestione del rischio modelli.
§ F
Tecnologie
MLflow · Weights & BiasesKubeflow · Metaflow · AirflowFeast · TectonBentoML · KServe · TritonDVC · PachydermPrometheus · Grafana · Evidently
Stack indicativo. Adattiamo le scelte al tuo contesto, alle competenze interne e ai vincoli esistenti.
§ G
Domande frequenti
Q/01Posso usare il mio cloud?+
Sì. Lavoriamo cloud-agnostic e su AWS, Azure, GCP. Supportiamo anche on-premise con Kubernetes.
Q/02Quanto tempo per andare in produzione?+
Una piattaforma minimale è operativa in 6-10 settimane. L'industrializzazione completa richiede tipicamente 4-6 mesi.
Q/03E se non ho ancora data scientist interni?+
Possiamo affiancarvi con un team blended e formare progressivamente le competenze interne.
Prossimo passo
Parliamo di mlops.
Una call di 30 minuti per capire il tuo contesto e capire se possiamo davvero aiutarti. Senza impegno.