Durata
Metodologia didattica
Attestato
Attestato di Frequenza e Profitto
Un modello di machine learning funziona dal momento che opera in modo affidabile in produzione, generando previsioni consistenti e mantenendo le sue performance nel tempo. Questo corso si concentra proprio su questo: l’industrializzazione del machine learning. MLOps (Machine Learning Operations) è l’applicazione della cultura e delle pratiche DevOps al ciclo di vita dei modelli di IA.
In questo percorso pratico, ci focalizzeremo sulla metodologia e sui principi che permettono di costruire pipeline automatizzate, riproducibili e monitorabili. I partecipanti impareranno a versionare il codice, i dati e i modelli, a creare workflow di Continuous Integration (CI) e Continuous Deployment (CD) specifici per il Machine Learning e a implementare strategie di monitoraggio per combattere il “model drift”. L’obiettivo è fornire un framework metodologico solido e indipendente dagli specifici tool, per gestire l’intero ciclo di vita dei tuoi modelli, dalla sperimentazione al deployment e oltre.
A chi è rivolto il corso MLOps: gestione del ciclo di vita dei modelli?
- Machine Learning Engineer
- DevOps Engineer
Programma didattico
Modulo 1: fondamenti di MLOps
- I limiti dello sviluppo in locale e le sfide della produzione.
- Cos’è MLOps? Principi, obiettivi e attori coinvolti.
- Le fasi del ciclo di vita ML
- Introduzione agli LLM e alle loro modalità di implementazione (Modelli pre-trained via API vs Modelli Open Source).
- Panoramica sui servizi cloud managed: AWS Bedrock e i modelli generativi su Vertex AI.
- Toolchain MLOps: panoramica delle categorie di strumenti (versioning, orchestrazione, monitoring) e del loro ruolo nell’ecosistema.
Modulo 2: versioning e riproducibilità
- Version Control per l’IA
- Code Versioning
- Data Versioning
- Model Versioning e Model Registry (es. MLflow, Weights & Biases)
- Docker per i modelli
- Gestione delle librerie specifiche per LLM (es. Hugging Face, LangChain, LlamaIndex).
- Versioning del contesto e dei prompt.
- Gestione in produzione: analisi delle risorse computazionali e strategie di ottimizzazione dei costi.
Modulo 3: Automazione con Pipeline CI/CD per ML
- Continuous Integration (CI)
- Continuous Training (CT)
- Continuous Deployment (CD)
- Orchestrazione delle Pipeline (es Kubeflow Pipelines, Airflow, GitHub Action)
- Fine-tuning efficiente all’interno delle pipeline (tecniche LoRA e QLoRA).
- Architetture di Prompt Orchestration e iniezione di conoscenza.
Modulo 4: Monitoraggio e Governance
- Monitoring delle Performance
- Model Drift e il Data Drift
- Nuove metriche di performance specifiche per GenAI (valutazione della qualità e coerenza del testo).
- Gestione della produzione: risorse computazionali, analisi dei costi e implementazione di Guardrail per la sicurezza.
- Feedback Loop
- Etica e Governance nell’IA: cenni su responsabilità, trasparenza e bias.
Obiettivi del corso
Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare un’architettura MLOps completa, identificando le fasi e gli strumenti necessari per ogni step.
- Implementare un sistema di versioning robusto per codice, dati e modelli per garantire la piena riproducibilità degli esperimenti.
- Progettare e strutturare pipeline di CI/CD per automatizzare il training, la validazione e il deployment dei modelli di machine learning.
- Definire una strategia di monitoraggio efficace per rilevare il degrado delle performance (drift) dei modelli in produzione.
- Applicare i principi DevOps al contesto specifico del machine learning per aumentare l’efficienza, l’affidabilità e la velocità di delivery dei progetti di IA.
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Formazione finanziata
I Fondi Paritetici Interprofessionali offrono alle aziende aderenti la possibilità di coprire i costi della formazione aziendale e individuale destinata ai propri dipendenti.
Kinetikon ti offre un supporto completo in ogni fase: dall’analisi di fattibilità alla presentazione della domanda, fino alla rendicontazione e all’ottenimento del finanziamento.
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FAQ – Domande Frequenti
In quali date si svolge il corso?
Non ci sono date programmate, ma puoi scegliere il periodo di partenza della formazione.
Il corso viene erogato in presenza o online?
Puoi scegliere la formazione online, in presenza o blended. Per quanto riguarda la formazione online, mettiamo a disposizione la nostra piattaforma dedicata e conforme ai requisiti di monitoraggio dei Fondi Interprofessionali.
Il corso è finanziabile?
Collaboriamo attivamente con i Fondi Interprofessionali e siamo specializzati nella gestione della formazione finanziata. Ti forniremo tutte le informazioni sulle opportunità di finanziamento disponibili per il corso di tuo interesse.
Il corso è adatto a professionisti con diversi livelli di esperienza?
Certo: durante la sessione di allineamento, adeguiamo i contenuti formativi in base al livello di esperienza dei partecipanti, garantendo un percorso adatto sia ai principianti, sia agli esperti.
Come viene strutturato il corso per garantire una formazione su misura per la mia azienda?
Il programma didattico che trovi in questa pagina è solamente una traccia. Prima dell’avvio del corso, organizziamo una sessione di allineamento con il consulente che condurrà la formazione, per definire insieme un programma completamente personalizzato.
In quali termini il corso è personalizzabile?
Il percorso formativo si adatta alle tecnologie e alle piattaforme già in uso nella tua azienda. In caso di prima adozione, Kinetikon offre anche consulenza per la scelta della piattaforma, del linguaggio, del vendor o dello strumento più idoneo. Inoltre, la formazione è modulare e focalizzabile sugli argomenti in cui il tuo team necessita di approfondimenti specifici.
Come posso richiedere maggiori informazioni o una consulenza personalizzata?
Contattaci via email all’indirizzo formazione@kinetikon.com, oppure utilizza il form dedicato su questa pagina o nella sezione contatti del nostro sito. Il nostro team è sempre pronto a fornire supporto e consulenza personalizzata.
