Questo modulo fornisce le competenze pratiche per portare modelli di Machine Learning in produzione: dalla configurazione di ambienti scalabili e automatizzati, al deployment, monitoraggio e aggiornamento continuo. Attraverso un approccio operativo, si imparerà a gestire l’intero ciclo di vita del modello in contesti reali.
Da Beginner ad Advanced
Nessun Prerequisito
100% on demand
Questo modulo guida nella progettazione, distribuzione e gestione di sistemi di Machine Learning in produzione, con un approccio pratico orientato all’operatività reale.
Si inizierà dalle basi dell’MLOps e dell’utilizzo del cloud, per poi imparare a configurare ambienti di lavoro scalabili, gestire versionamento del codice e dei dati, e rendere riproducibili i processi di sviluppo. Verranno sviluppate competenze nell’automazione dell’infrastruttura e nell’integrazione di pipeline di Continuous Integration e Continuous Deployment, per garantire un rilascio sicuro e controllato dei modelli.
Attraverso esercitazioni pratiche, si acquisirà padronanza nella containerizzazione, nel deployment distribuito e nella gestione di ambienti dinamici. Verranno affrontati anche aspetti fondamentali come il monitoraggio delle performance, il controllo dei costi e la gestione del ciclo di vita del modello, inclusi logging, aggiornamenti e retraining.
Infine, si lavorerà sull’orchestrazione di workflow complessi, imparando a costruire pipeline scalabili e automatizzate per il training, la validazione e la messa in produzione dei modelli. Al termine del modulo, sarà in grado di operare in ambienti reali con competenze complete di MLOps, dalla sperimentazione allo scale-up in produzione.