Un approfondimento sulla semplificazione del processo di transizione di un modello di Intelligenza Artificiale (IA) dallo stadio di prototipo a quello di produzione.
Nella vita, come in qualsiasi progetto di IA, il passaggio da uno stato iniziale a uno finale può presentare sfide notevoli. La computazione avanzata e l’accessibilità ai dati stanno portando a un reale fermento nel settore dell’Intelligenza Artificiale (IA). Sempre più aziende stanno cercando di implementare l’IA nei loro processi per ottenere vantaggi competitivi. Un aspetto su cui gli sviluppatori di IA fanno spesso fatica sta nel passaggio dallo stadio di prototipo a quello di produzione dei modelli di IA.
L’abilità di sviluppare un modello AI e quella di farlo funzionare in produzione sono due competenze diverse che richiedono risorse diverse e processi diversi. La creazione di un modello AI include lo sviluppo della domanda, la raccolta e l’elaborazione dei dati, la scelta dell’algoritmo appropriato, la formazione e il collaudo del modelello, e infine la valutazione della performance e dell’accuratezza. D’altra parte, portare un modello in produzione implica il suo insediamento in un ambiente scalabile, sicuro e integrato con altri sistemi e applicazioni; prevede inoltre il monitoraggio e l’aggiornamento del modello stesso, assicurando la sua robustezza e affidabilità.
I data scientist spesso si trovano a fare i conti con queste difficoltà a causa della necessità di gestire strumenti e software diversificati che possono aiutare in diverse fasi del ciclo di vita della produzione di IA, dalla creazione del modello fino alla produzione. Esistono tuttavia soluzioni che permettono di semplificare questi processi, rendendo i data scientist più autosufficienti, eliminando la necessità di padroneggiare tutti questi strumenti e tecnologie, e facilitando la scala di produzione con un minimo sforzo in termini di codifica, infrastruttura o complessità.
Per capire come sia possibile semplificare questa transizione, possiamo prendere in considerazione un esempio pratico che passa attraverso l’autoimpacchettamento di un modello per la produzione. Supponiamo di avere un modello TensorFlow e un modello XGBoost addestrato sul popolare dataset “Seattle House Price Prediction”. Saremo in grado di eseguire il deployment di ciascuno di questi modelli utilizzando un file Docker e un container separato. L’obiettivo sarà ottimizzare ed estendere il processo per essere il più efficiente possibile.Auto-impacchettamento dei modelli per la produzione
Nella maggior parte delle situazioni, una volta caricato il modello e reso pronto per il deployment, possiamo impostare il metadata del nostro pipeline, stabilire quanta potenza hardware vogliamo per ciascuna istanza e quanti replica vogliamo che siano distribuite. A tale punto, costruiamo il nostro pipeline e lo mettiamo in produzione. Una volta completato questo ciclo, il nostro modello sarà pronto per l’utilizzo.
Ma non è finita qui. Ora che il nostro modello è in produzione, possiamo effettuare i test necessari con un dataset di input per accertarci dell’efficacia del processo. Il prossimo passo sarà quello di gestire le sollecitazioni della produzione e monitorare la prestazione del sistema.
In tutti questi passaggi, è evidente come la chiave per un’efficiente transizione da prototipo a produzione sta in un adeguato coordinamento dei diversi aspetti coinvolti nel ciclo di vita della produzione di un modello di IA. Solo allora si potrà godere di una produzione veloce, efficiente e senza il minimo sforzo.