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MLOps e ModelOps qual è la differenza e perché è importante

Questi due termini sono spesso usati in modo intercambiabile. Tuttavia, ci sono distinzioni chiave tra le funzionalità e le caratteristiche fornite da ciascuna e il valore dell'IA e la scalabilità della tua organizzazione dipendono da esse. Sapevi che circa la metà dei modelli di intelligenza artificiale sviluppati non entra mai effettivamente in produzione?


MLOps e ModelOps qual è la differenza e perché è importante
MLOps e ModelOps qual è la differenza e perché è importante


Se vuoi capire perché ed evitare che lo spreco di tempo dei data scientist e di altre risorse avvenga nella tua organizzazione, allora è importante capire la differenza tra MLOps e ModelOps.


Non sono gli stessi, ma i termini sono spesso vengono usati in modo intercambiabile. Questa mancanza di comprensione dei ruoli e del valore specifici di MLOps e ModelOps mina il valore dei programmi di IA aziendale. È importante conoscere la differenza tra MLOps e ModelOps perché nessuno dei due è un sostituto dell'altro. Questo post risponde alle seguenti domande:

  • Qual è la differenza tra MLOps e ModelOps

  • A cosa serve ciascuno?

  • Chi li usa?

  • Di cosa ha bisogno la tua organizzazione? (È una domanda trabocchetto, probabilmente hai bisogno di entrambi.)

  • Qual è il valore dell'utilizzo di MLOps e ModelOps?


Comprendere e valutare la distinzione tra ModelOps e MLOps è importante perché, sebbene siano necessari entrambi, solo uno affronta in modo completo i problemi del processo operativo e di governance che stanno trattenendo quasi due terzi dei programmi di IA aziendale ( Report 2021 sullo stato di ModelOps ).


MLOps e ModelOps: qual è la differenza e perché è importante
MLOps e ModelOps: qual è la differenza e perché è importante
MLOps e ModelOps: qual è la differenza e perché è importante

La grande differenza tra MLOps e ModelOps

MLOps aiuta i data scientist con una rapida sperimentazione e distribuzione di modelli ML durante il processo di data science. È una funzionalità di piattaforme di data science mature e mature come Amazon Sagemaker, Domino Data Lab e DataRobot .

ModelOps è un insieme dioperazioni e governance aziendali per tutta l'IA e i modelli analitici in produzione che garantiscono la convalida e la responsabilità indipendenti di tutti i modelli in produzione che consentono decisioni che incidono sul business, indipendentemente dal modo in cui tali modelli vengono creati.


Le piattaforme ModelOps come ModelOp Center automatizzano tutti gli aspetti delle operazioni del modello, indipendentemente dal tipo di modello, da come è stato sviluppato o da dove viene eseguito il modello.

MLOps e ModelOps: qual è la differenza e perché è importante
MLOps e ModelOps: qual è la differenza e perché è importante

A cosa servono MLOps e ModelOps e chi li usa


Gli strumenti e le funzionalità di MLOps vengono utilizzati per lo sviluppo di modelli di machine learning (ML). Include la codifica effettiva del modello ML, test, formazione, convalida e riqualificazione. I data scientist sono responsabili dello sviluppo del modello, lavorando a stretto contatto con i team DataOps e Data Analytics per identificare i dati e i set di dati corretti per il modello. I Data Scientist sono in genere allineati con una linea di business e rimangono concentrati sugli obiettivi di quella particolare business unit o di un progetto specifico.

Le piattaforme e le funzionalità ModelOps vengono utilizzate per garantire risultati affidabili e ottimali per tutti i modelli in produzione. Include la gestione di tutti gli aspetti dei modelli in produzione, come l'inventario dei modelli in produzione, la garanzia che i modelli di produzione forniscano un processo decisionale affidabile e il rispetto di tutti i requisiti e controlli normativi, di conformità e di rischio. I CIO e le operazioni IT, che lavorano con le linee di business, sono responsabili della creazione e dell'implementazione di una piattaforma ModelOps che soddisfi le esigenze dell'azienda.

Il valore di MLOps e ModelOps

MLOps e ModelOps sono soluzioni complementari, non competitive. Le soluzioni ModelOps non possono creare modelli e MLOps non possono governare e gestire i modelli di produzione durante tutto il loro ciclo di vita all'interno dell'azienda.

Alcune soluzioni MLOps offrono capacità di gestione limitate, ma i limiti tendono a diventare evidenti quando le aziende iniziano a ridimensionare gli sforzi dell'IA e ad applicare in modo uniforme i controlli sui rischi e sulla conformità. Inoltre, la pratica "provata e veritiera" di avere controlli ed equilibri tra le operazioni di sviluppo e produzione si applica a ogni modello sviluppato e messo in produzione. La storia ha dimostrato che non si può avere "gli studenti che valutano le proprie carte" o "la volpe che guarda il pollaio".

Le piattaforme ModelOps automatizzano il rischio, gli aspetti normativi e operativi dei modelli e garantiscono che i modelli possano essere controllati e valutati per conformità tecnica, valore aziendale e rischio aziendale e operativo. Combinando queste capacità aziendali con l'efficienza degli strumenti MLOps, le aziende possono sfruttare l'investimento nei loro strumenti MLOps e costruire una piattaforma fondamentale per accelerare, scalare e governare l'IA in tutta l'azienda.


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