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Servizi MLOps & Pipeline
Dal Notebook alla Produzione

Il 90% dei modelli ML non arriva mai in produzione. Noi costruiamo le pipeline che portano i tuoi modelli dal Jupyter notebook al deploy scalabile e monitorato.

Richiedi consulenza Cos'è MLOps
87%

Progetti ML che non arrivano in produzione

3-15%

Aumento margini per chi ha ML in produzione

$16.6B

Mercato MLOps previsto entro 2030

38%

CAGR crescita mercato MLOps

Cos'è MLOps?

MLOps (Machine Learning Operations) è l'insieme di pratiche che unisce ML engineering e operations. Come DevOps per il software, ma per i modelli di machine learning.

Senza MLOps

  • ❌ Modelli in notebook che nessuno sa deployare
  • ❌ "Funziona sul mio laptop" syndrome
  • ❌ Nessun versioning di dati e modelli
  • ❌ Deploy manuale, errori frequenti
  • ❌ Modelli che degradano senza accorgersene
  • ❌ Mesi per passare da PoC a produzione

Con MLOps

  • ✅ Pipeline automatizzate e riproducibili
  • ✅ Ambienti consistenti dev/staging/prod
  • ✅ Versioning completo di tutto
  • ✅ CI/CD per modelli ML
  • ✅ Monitoring e alerting automatico
  • ✅ Deploy in giorni, non mesi

Il Ciclo di Vita MLOps

1

Data

Ingestion, validation, versioning

2

Feature

Engineering, store, serving

3

Train

Experiment tracking, hyperparams

4

Evaluate

Metrics, validation, testing

5

Deploy

Packaging, serving, scaling

6

Monitor

Drift, performance, alerting

I Nostri Servizi MLOps

🔄

Pipeline Automation

Costruiamo pipeline end-to-end: data ingestion → training → evaluation → deployment automatizzati.

📦

Model Registry

Versioning centralizzato di modelli con metadata, lineage e stage gates (staging → production).

🚀

Model Serving

Deploy scalabile con API REST/gRPC, autoscaling, blue-green deployment, canary releases.

📊

Monitoring

Data drift detection, model performance tracking, alerting automatico per degradazioni.

🧪

Experiment Tracking

Tracciamento di ogni esperimento: parametri, metriche, artifact, confronti automatici.

🏗️

Infrastructure

Setup infrastruttura ML su cloud (AWS, GCP, Azure) o on-premise con Kubernetes.

Stack Tecnologico

Orchestration

  • • Kubeflow Pipelines
  • • Apache Airflow
  • • Prefect
  • • AWS Step Functions
  • • Dagster

Experiment Tracking

  • • MLflow
  • • Weights & Biases
  • • Neptune.ai
  • • Comet ML
  • • ClearML

Model Serving

  • • vLLM
  • • Triton Inference Server
  • • TensorFlow Serving
  • • TorchServe
  • • BentoML

Infrastructure

  • • Kubernetes + GPU operator
  • • AWS SageMaker
  • • Google Vertex AI
  • • Azure ML
  • • Terraform / Pulumi

Monitoring

  • • Prometheus + Grafana
  • • Evidently AI
  • • WhyLabs
  • • Arize AI
  • • Great Expectations

Feature Store

  • • Feast
  • • Tecton
  • • Hopsworks
  • • AWS Feature Store
  • • Vertex Feature Store

Livelli di Maturità MLOps

Ti aiutiamo a crescere dal livello attuale al target, step by step.

LEVEL 0

Manual

Tutto manuale. Notebook, script ad-hoc, deploy a mano. Nessuna riproducibilità.

LEVEL 1

ML Pipeline

Pipeline automatizzate per training. Experiment tracking. Model registry base.

LEVEL 2

CI/CD for ML

Continuous training, testing automatizzato, deployment automatico con approval gates.

LEVEL 3

Full Automation

Retraining automatico su trigger, feature store, monitoring avanzato, self-healing.

Domande frequenti su MLOps

Cos'è una pipeline MLOps?

Una pipeline MLOps è il flusso automatizzato che porta un modello di machine learning dal dato grezzo alla produzione: ingestion e validazione dei dati, training tracciato, valutazione, packaging, deploy e monitoring continuo. Sostituisce gli script manuali e i notebook con un processo riproducibile e versionato.

Quanto costa implementare MLOps in azienda?

Un setup MLOps di base (pipeline di training automatizzata, experiment tracking, model registry) parte da circa 10.000-20.000€. Un'implementazione completa con CI/CD per ML, monitoring del drift e retraining automatico su infrastruttura cloud o Kubernetes parte da 40.000€. Dipende dalla maturità di partenza: facciamo un assessment iniziale gratuito.

Che differenza c'è tra DevOps e MLOps?

DevOps automatizza il ciclo di vita del software; MLOps lo estende ai modelli ML, dove non basta versionare il codice ma anche dati, feature e modelli. In più MLOps gestisce problemi specifici come il data drift, il degrado delle performance del modello nel tempo e il retraining automatico, che nel software tradizionale non esistono.

Quali tool MLOps consigliate per partire?

Per iniziare consigliamo uno stack leggero: MLflow per experiment tracking e model registry, DVC per il versioning dei dati, Docker + Kubernetes per il serving e Prometheus/Grafana per il monitoring. Su cloud, SageMaker (AWS) o Vertex AI (GCP) accorciano i tempi. Scegliamo lo stack in base al tuo contesto, senza vendor lock-in inutile.

MLOps richiede AWS o si può fare on-premise?

Si può fare ovunque. Implementiamo pipeline MLOps su AWS, Google Cloud e Azure, ma anche completamente on-premise con Kubernetes e GPU operator, per aziende con requisiti di sovranità del dato o vincoli normativi. Lo stack open source (MLflow, Kubeflow, vLLM, Feast) permette di non dipendere da un singolo provider.

Porta i tuoi modelli in produzione

Valutiamo insieme la maturità MLOps attuale e definiamo un percorso per portare i modelli in produzione.

Richiedi assessment gratuito