Confronta 45+ strumenti MLOps
Il Machine Learning Operations (MLOps) porta i principi DevOps nel machine learning, dal deployment dei modelli alla manutenzione, per automatizzare le transizioni tra le pipeline di addestramento e di deployment
Esplora 45+ strumenti MLOps per diversi componenti del ciclo di vita del ML, come:
- Soluzioni per la gestione dei dati
- Soluzioni di operazionalizzazione
- Soluzioni di modellazione
- Piattaforme MLOps end-to-end.
Quali sono i tipi di fornitori di soluzioni MLOps?
MLOps open source
63% delle organizzazioni di diversi settori e il 72% nel settore tecnologico hanno dichiarato di utilizzare strumenti IA open source, mentre oltre tre quarti degli intervistati (76%) ha affermato di aspettarsi di aumentare l'uso dell'IA open source nel corso del prossimo anno.1 Solo su GitHub, ci sono 180 milioni di sviluppatori e 3 milioni di organizzazioni che contribuiscono a 200 milioni di progetti.2
Non sorprende quindi che esistano toolkit open source avanzati nel panorama dell'IA e del ML. Gli strumenti open source si concentrano su compiti specifici all'interno del MLOps piuttosto che fornire una gestione end-to-end del ciclo di vita del machine learning. Questi strumenti e piattaforme richiedono tipicamente un ambiente di sviluppo in Python e R.
Startup che offrono MLOps
Come gli strumenti open source, la maggior parte delle startup nel panorama MLOps fornisce strumenti per compiti specifici all'interno del MLOps. A differenza dell'open source, le startup tendono a offrire strumenti rivolti a utenti non tecnici.
Giganti tecnologici che forniscono MLOps
Esistono strumenti open source sviluppati dai giganti tecnologici che affrontano casi d'uso specifici nelle pratiche MLOps. Tuttavia, il panorama delle soluzioni MLOps end-to-end (o piattaforme MLOps) è dominato da giganti tecnologici come Google, Microsoft o Alibaba.
Analisi comparativa: caratteristiche chiave delle piattaforme MLOps
Quali sono i diversi tipi di strumenti MLOps?
Gli strumenti MLOps rientrano tipicamente in tre categorie:
- Gestione dei dati
- Modellazione
- Operazionalizzazione
Esistono anche strumenti che possono essere considerati "piattaforme MLOps", che forniscono una gestione end-to-end del ciclo di vita del machine learning.
Esploreremo a turno gli strumenti per compiti individuali all'interno delle aree principali e le piattaforme MLOps.
Principali soluzioni per la gestione dei dati
I migliori strumenti di etichettatura dei dati
Gli strumenti di etichettatura dei dati (chiamati anche strumenti di annotazione dei dati, tagging o classificazione) sono utilizzati per etichettare grandi volumi di dati come testi, immagini o audio. I dati etichettati vengono poi utilizzati per addestrare algoritmi di machine learning supervisionato al fine di fare previsioni su nuovi dati non etichettati. Alcuni esempi di strumenti di etichettatura dei dati includono:
I migliori strumenti di versionamento dei dati
Gli strumenti di versionamento dei dati (chiamati anche controllo di versione dei dati) consentono di gestire diverse versioni dei dataset e di archiviarli in modo accessibile e ben organizzato. Ciò permette ai team di data science di ottenere approfondimenti come l'identificazione dell'impatto delle modifiche ai dati sulle prestazioni del modello e la comprensione dell'evoluzione dei dataset.
Alcuni strumenti diffusi per il versionamento dei dati sono:
Soluzioni di modellazione
I migliori strumenti di feature engineering
Gli strumenti di feature engineering automatizzano il processo di estrazione di caratteristiche utili dai dataset grezzi per creare dati di addestramento migliori per i modelli di machine learning. Questi strumenti possono accelerare il processo di feature engineering per applicazioni comuni e problemi generici. Tuttavia, potrebbe essere necessario migliorare i risultati del feature engineering generati automaticamente utilizzando la conoscenza del dominio. Alcuni strumenti di feature engineering includono:
I migliori strumenti di tracciamento degli esperimenti
Lo sviluppo di progetti di machine learning comporta l'esecuzione di esperimenti multipli con diversi modelli, parametri del modello o dati di addestramento. Gli strumenti di tracciamento degli esperimenti salvano tutte le informazioni necessarie sui diversi esperimenti durante l'addestramento del modello. Ciò consente di tracciare le versioni dei componenti dell'esperimento e i risultati e permette il confronto tra diversi esperimenti. Alcuni esempi di strumenti di tracciamento degli esperimenti sono:
I migliori strumenti di ottimizzazione degli iperparametri
Gli iperparametri sono i parametri dei modelli di machine learning, come la dimensione di una rete neurale o i tipi di regolarizzazione, che gli sviluppatori di modelli possono regolare per ottenere risultati diversi. Gli strumenti di tuning o ottimizzazione degli iperparametri automatizzano il processo di ricerca e selezione degli iperparametri che offrono prestazioni ottimali per i modelli di machine learning. I più diffusi strumenti di tuning degli iperparametri includono:
I migliori strumenti di versionamento dei modelli
Gli strumenti di versionamento dei modelli aiutano i data scientist a gestire diverse versioni dei modelli ML. Informazioni come la configurazione del modello, i dati di provenienza, gli iperparametri, i punteggi di perdita di validazione e altri metadati vengono archiviati in un registro dei modelli facilmente accessibile. Questo archivio di metadati aiuta i data scientist a identificare rapidamente la configurazione utilizzata per costruire un particolare modello, assicurando che non utilizzino inavvertitamente un modello errato o obsoleto.
I sistemi di versionamento dei modelli dispongono anche di meccanismi per catturare gli output del modello durante l'addestramento, fornendo un'istantanea delle prestazioni di un determinato modello per ogni iterazione. Il versionamento aiuta a promuovere la riproducibilità, garantendo che i risultati pubblicati possano essere verificati in iterazioni o indagini future.
Alcuni strumenti che consentono il versionamento dei modelli sono:
Soluzioni di operazionalizzazione
I migliori strumenti di deployment / serving dei modelli
Gli strumenti di deployment dei modelli di machine learning facilitano l'integrazione dei modelli ML in un ambiente di produzione per effettuare previsioni. Alcuni strumenti in questa categoria sono:
I migliori strumenti di monitoraggio dei modelli
Il monitoraggio dei modelli di machine learning è cruciale per il successo dei progetti ML, poiché le prestazioni del modello possono degradarsi a causa di cambiamenti nei dati di input. Gli strumenti di monitoraggio rilevano derive dei dati e del modello, o altre anomalie, in tempo reale e attivano avvisi basati su metriche di prestazione. Ciò consente ai data scientist e agli ingegneri ML di intraprendere azioni, come il riaddestramento del modello, per mantenerne l'efficacia.
Gli strumenti di monitoraggio dei modelli includono:
Aggiungi come fonte preferitaPiattaforme MLOps end-to-end selezionate
Come accennato in precedenza, esistono anche strumenti che coprono il ciclo di vita del machine learning end-to-end. Queste piattaforme sono spesso fornite da startup o giganti tecnologici, ma esistono anche piattaforme open source. Le piattaforme MLOps più diffuse includono:
Altre categorie correlate al MLOps
Strumenti assistenti MLOps
Questi strumenti sono utilizzati per assistere gli sviluppatori MLOps e LLMOps in aspetti specifici del deployment MLOps e LLMOps. Questi strumenti includono:
- Feature store: I feature store fungono da hub centralizzato per l'archiviazione, la gestione e la distribuzione delle feature ML. Facilitano la scoperta e la condivisione dei valori delle feature, supportando sia l'addestramento che il serving dei modelli. Le caratteristiche principali includono la capacità di creare pipeline di feature engineering, un serving efficiente delle feature, scalabilità, versionamento, validazione, gestione dei metadati e integrazione con i flussi di lavoro ML per la riproducibilità.
- Framework di integrazione: Questi framework aiutano a sviluppare applicazioni LLM come analizzatori di documenti, analizzatori di codice, chatbot, ecc.
- Vector database (VD): I database vettoriali archiviano dati complessi e multidimensionali come le cartelle cliniche dei pazienti che combinano sintomi, risultati di laboratorio e modelli comportamentali. I VD possono cercare e recuperare dati non strutturati (come immagini, video, testo e audio) in base al contenuto piuttosto che alle etichette o ai tag. I VD possono aiutare con il versionamento e la gestione dei modelli nel MLOps e LLMOps.
LLM Operations (LLMOps)
Il Large Language Models Operations è un sottoinsieme specializzato del machine learning operations (MLOps) pensato per lo sviluppo e il deployment efficiente dei Large Language Model (LLM).
LLMOps garantisce che la qualità del modello rimanga elevata e che la qualità dei dati sia mantenuta durante i progetti di data science, fornendo infrastruttura e strumenti.
LLMOps comprende piattaforme e utility per la gestione degli LLM, dal fine-tuning e la valutazione fino al deployment e al monitoraggio. Scopri di più su altri strumenti LLMOps consultando la nostra guida di mercato basata sui dati.
IA governance
L'IA governance stabilisce i framework e le politiche che modellano il modo in cui le tecnologie IA vengono sviluppate, distribuite e regolamentate. L'obiettivo principale è promuovere pratiche IA etiche e benefici per la società, riducendo al contempo rischi come i bias e le conseguenze indesiderate.
L'IA governance è un aspetto cruciale dei progetti ML, motivo per cui le piattaforme MLOPs end-to-end offrono capacità di IA governance. Scopri altri strumenti di IA governance leggendo la nostra guida di mercato completa.
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@misc{dilmegani2026,
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}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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