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Negli ultimi anni il Machine Learning è passato da attività sperimentale a componente strategica di molti prodotti digitali. Tuttavia, portare un modello di Machine Learning dalla fase di ricerca alla produzione non è banale. È proprio in questo contesto che nasce MLOps, un insieme di pratiche che estende i principi del DevOps al mondo del Machine Learning.
Cos’è MLOps
MLOps (Machine Learning Operations) è un approccio che combina Machine Learning, Data Engineering e Operations con l’obiettivo di:
- automatizzare il ciclo di vita dei modelli di ML,
- garantire riproducibilità e qualità,
- rendere affidabile il rilascio e la manutenzione dei modelli in produzione.
Un modello di Machine Learning non è solo codice: dipende dai dati, dalle feature, dagli iperparametri e dall’ambiente di esecuzione. MLOps nasce per gestire questa complessità.
Il ciclo di vita in MLOps
Un tipico workflow MLOps include:
- Data ingestion e versioning
- Training e sperimentazione
- Validazione del modello
- Deployment in produzione
- Monitoraggio delle performance
- Retraining continuo
Ogni fase deve essere tracciabile, automatizzata e monitorabile.
Cos’è DevOps (in breve)
DevOps è una cultura e un insieme di pratiche che mirano a:
- ridurre il time-to-market,
- migliorare la qualità del software,
- favorire la collaborazione tra sviluppo (Dev) e operazioni (Ops).
DevOps si basa su concetti chiave come:
- CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery)
- Infrastructure as Code
- Automazione
- Monitoraggio continuo
La correlazione tra MLOps e DevOps
MLOps non sostituisce DevOps, ma lo estende per affrontare le sfide specifiche del Machine Learning.
Punti in comune
MLOps eredita molti principi fondamentali di DevOps:
| DevOps | MLOps |
|---|---|
| CI/CD | CI/CD per modelli ML |
| Automazione | Automazione training e deployment |
| Monitoraggio | Monitoraggio modelli e dati |
| Versioning del codice | Versioning di codice, dati e modelli |
Entrambi puntano a ridurre errori manuali, aumentare affidabilità e accelerare il rilascio.
Le differenze chiave
La principale differenza sta nella natura dei sistemi gestiti.
| DevOps | MLOps |
|---|---|
| Codice deterministico | Modelli probabilistici |
| Input relativamente stabili | Dati che cambiano nel tempo |
| Bug di codice | Data drift e model drift |
| Test tradizionali | Validazione statistica |
Un modello può degradare anche se il codice non cambia: è il cosiddetto model drift, un problema tipicamente affrontato solo da MLOps.
Perché DevOps non è sufficiente per il Machine Learning
Applicare solo pratiche DevOps al ML porta spesso a problemi come:
- modelli non riproducibili,
- mancanza di tracciabilità delle feature,
- difficoltà nel debug delle performance,
- assenza di retraining automatico.
MLOps introduce strumenti e processi specifici per colmare questi gap, come:
- versionamento dei dataset,
- tracking degli esperimenti,
- pipeline di retraining automatico,
- monitoraggio delle distribuzioni dei dati.
MLOps come evoluzione naturale di DevOps
Possiamo vedere MLOps come un’evoluzione naturale di DevOps in un contesto data-driven.
Se DevOps ha reso il software più veloce e affidabile, MLOps mira a fare lo stesso per i sistemi intelligenti.
In molte organizzazioni mature:
- DevOps gestisce applicazioni e infrastrutture,
- MLOps gestisce modelli, dati e pipeline di apprendimento.
Le due discipline lavorano insieme per garantire che i sistemi basati su AI siano scalabili, affidabili e governabili.
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Conclusione
MLOps è la risposta alla complessità operativa del Machine Learning in produzione.
Nasce dai principi DevOps, ma li amplia per includere dati, modelli e apprendimento continuo.
In un mondo sempre più guidato dall’AI, DevOps e MLOps non sono alternative, bensì discipline complementari, fondamentali per costruire soluzioni moderne e sostenibili.
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