L’adozione di servizi e lo sviluppo da parte delle aziende di applicazioni basate su algoritmi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale è ormai un dato di fatto, in quanto esse permettono di:

• migliorare il lavoro e la produttività dei Team IT, liberandoli dalla gestione di attività dispendiose in termini di tempo come le operations
• dedicarsi a progetti innovativi e strategici per il business
• migliorare la capacità di leggere il proprio business prevedendo trend e prendendo decisioni consapevoli

Ma come rendere concreto e misurabile lo sviluppo di modelli AI per la tua azienda?

Come rendere lo sviluppo in ambiti così tecnologicamente avanzati e nuovi comunque sicuro e strutturato in processi aziendali condivisi? 

In questo webinar :

🧠scopriremo come sia possibile ottimizzare l’adozione del MLops, pratica che traspone il concetto di DevOps ormai comune fra i Developer associandolo ai Data Engineer, che consente la definizione di un processo di gestione dell’intero ciclo di vita dei modelli AI/ML attraverso metodi per condividere lo sviluppo del codice, l’automazione del testing e del training dei modelli e del loro deploy in ambienti di dev, test e produzione.

🦾 Analizzeremo inoltre, attraverso casi di studio reali, il valore di un approccio platform attraverso l’uso di piattaforme a supporto dei workload AI in grado di concretizzare il potenziale dell’intelligenza artificiale garantendo l’operatività, la sicurezza e il monitoraggio dei modelli in produzione.

👨‍💻 Insieme al nostro partner storico Red Hat approfondiremo inoltre come queste pratiche siano integrate all’interno di una platform Entreprise in grado di fornire tutti gli strumenti necessari per realizzare processi MLops e supportare qualsiasi tipo di infrastruttura, come Red Hat OpenShift AI, consentendo ai leader IT di distribuire applicazioni intelligenti ovunque dal proprio datacenter ad ogni public cloud, aumentando e perfezionando le operation e lo sviluppo di modelli secondo le necessità abilitando una varietà di acceleratori hardware e software.

🤖 Proporremo infine un esempio di percorso suggerito in ambito MLOps e AI, che parte da un MLOps Assessment, prevede la scelta dei migliori tool in base alle necessità esistenti e si conclude con la realizzazione di una platform experience, un portale self-service che dia autonomia e aiuti a misurare il lavoro dell’IT o le performance delle App, che noi chiamiamo “Model Serving Platform”.