Come portare in produzione un sistema di ML che ora gira solo nel locale del nostro data scientist?

Abstract

È sempre un argomento delicato prendere il lavoro di un collega e proporre un refactoring perché possa essere automatizzato. Ma una volta trovato il sistema di gestione che si adatta meglio alle vostre esigenze, sarà un gioco da ragazzi!
AWS mette a disposizione alcune soluzioni fully managed per un ciclo MLOps, altre possono essere una combinazione di servizi. Tutto dipende dal ciclo di vita del modello, dalle figure coinvolte e dall’effort che si ha a disposizione.
Dopo una breve introduzione delle figure coinvolte e delle soluzioni principali che potremmo adottare con i servizi AWS, le metteremo a confronto in termini di effort, knowledge, tempi d’implementazione e costi.