Team data e AI, CTO e responsabili di piattaforma che hanno modelli o soluzioni AI ferme al proof-of-concept e devono industrializzarle: deployment ripetibile, affidabilità e costi sotto controllo.
Costruisco l'infrastruttura e i processi MLOps intorno ai modelli: ambienti, CI/CD per ML, serving, monitoring e scaling GPU. Il data scientist resta sul modello; io mi occupo di portarlo in produzione e tenercelo.
Deployment ripetibile e versionato, tempi di rilascio dei modelli ridotti, observability su drift e performance e una spesa GPU prevedibile.
Ambienti riproducibili per training e inference, gestione di GPU e quota, isolamento tra team. La base su cui i data scientist lavorano senza attriti.
CI/CD per modelli: versioning di dati e modelli, deployment automatizzato, rollback e promozione tra ambienti. Dal notebook alla produzione con un processo, non a mano.
Monitoring di performance, drift e disponibilità dei servizi AI, con controllo della spesa GPU tramite scaling, capacità spot e rightsizing.
Industrializzazione di un modello fermo in fase sperimentale: ambienti, pipeline di deployment e monitoring.
Piattaforma condivisa con isolamento, quota GPU e CI/CD per più team data.
Revisione di scaling e scheduling dei workload AI con capacità spot e rightsizing.
No. Mi occupo di infrastruttura, deployment e MLOps: ambienti, pipeline, serving, monitoring e costi. Il data scientist sviluppa il modello, io lo porto e lo mantengo in produzione in modo affidabile.
Sì, sul lato piattaforma e integrazione: deployment, sicurezza, gestione dei costi e observability di soluzioni basate su Azure OpenAI e servizi AI, non sul fine-tuning del modello in sé.
Da un assessment di cosa serve per portarli in produzione: gap su ambienti, versioning, deployment e monitoring. Poi si industrializza un caso pilota, non tutto insieme.
Con scaling adeguato al carico, uso di capacità spot dove il workload lo consente, rightsizing e scheduling. L'obiettivo è una spesa prevedibile senza sacrificare l'affidabilità in produzione.
Se devi industrializzare l'AI e portarla in produzione in modo affidabile, possiamo partire da un assessment della piattaforma.