Il Model Deployment, nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML), si riferisce al processo di integrazione di un modello di machine learning addestrato nei sistemi e nelle applicazioni di produzione, al fine di utilizzare le capacità predittive del modello per creare dati in tempo reale decisioni guidate. Questo processo prevede la conversione di algoritmi e modelli ML astratti in applicazioni pratiche a cui possono accedere e utilizzare gli utenti finali, le parti interessate aziendali o altri sistemi all'interno dell'ecosistema di un'organizzazione.
La distribuzione di un modello di machine learning prevede in genere tre passaggi principali: formazione, convalida e pubblicazione. La fase di training prevede la selezione di un algoritmo appropriato, la preelaborazione dei dati, il training del modello per effettuare previsioni e l'ottimizzazione del modello per ottenere le migliori prestazioni. La fase di validazione consiste nel valutare il modello sulla base di parametri prestazionali e nell'utilizzo di varie tecniche, come la convalida incrociata, per migliorare l'accuratezza predittiva del modello. Durante la fase di elaborazione, il modello addestrato e convalidato viene integrato nei sistemi o nelle applicazioni di produzione, rendendolo accessibile agli utenti finali o ad altri sistemi per prendere decisioni basate sui dati.
La distribuzione del modello può essere classificata in due tipi principali: distribuzione online (in tempo reale) e offline (batch). La distribuzione online consente al modello di generare previsioni in tempo reale in risposta alle query degli utenti o ai dati in streaming, mentre la distribuzione offline genera previsioni in modalità batch, in genere su base pre-programmata. La scelta tra questi due tipi dipende dal caso d'uso specifico e dal tempo di risposta desiderato per la generazione delle previsioni.
La corretta implementazione del modello è un passaggio fondamentale nel ciclo di vita dello sviluppo AI/ML ed essere in grado di distribuire e gestire senza problemi modelli di machine learning su larga scala è necessario per ottenere valore tangibile e ottenere un ROI ottimale dagli investimenti in AI/ML. Poiché la piattaforma no-code AppMaster è progettata per creare facilmente applicazioni backend, web e mobili, aiuta a semplificare il processo di distribuzione di modelli di machine learning negli ambienti di produzione.
Durante il processo di distribuzione del modello si possono incontrare varie sfide, tra cui la gestione delle dipendenze, la preelaborazione dei dati, il controllo delle versioni, il monitoraggio, la scalabilità e le prestazioni. Una delle sfide principali è mantenere la coerenza tra l'ambiente di sviluppo e l'ambiente di produzione, poiché le discrepanze possono portare a problemi nelle prestazioni del modello e persino rendere il modello inutilizzabile. AppMaster può aiutare ad affrontare queste sfide generando applicazioni scalabili ed eseguibili basate su Go, Vue3, Kotlin e Jetpack Compose per Android o SwiftUI per IOS, garantendo coerenza tra ambienti diversi.
Per semplificare il processo di distribuzione del modello, le organizzazioni spesso utilizzano strumenti, framework e piattaforme in grado di semplificare le complessità e ridurre al minimo le competenze necessarie per distribuire modelli ML. AppMaster, in quanto piattaforma completa no-code, consente agli utenti di sfruttare le sue ampie capacità per creare, testare, ottimizzare, distribuire e gestire modelli di machine learning con il minimo sforzo, consentendo anche a un singolo sviluppatore cittadino di creare una soluzione software completa. Fornendo un'interfaccia intuitiva drag-and-drop per la progettazione di applicazioni backend, web e mobili, AppMaster accelera i processi di sviluppo e distribuzione riducendo i costi ed eliminando il debito tecnico.
Inoltre, AppMaster genera applicazioni da zero ogni volta che viene apportata una modifica ai progetti, garantendo che non vi siano debiti tecnici nel sistema. Ciò significa che anche gli utenti non tecnici possono sperimentare diverse configurazioni, algoritmi e modelli in un ambiente privo di rischi. La piattaforma supporta l'integrazione con qualsiasi database compatibile con Postgresql come archivio dati primario e offre un backend stateless, rendendo le applicazioni AppMaster incredibilmente scalabili e adatte sia alle grandi imprese che ai casi d'uso ad alto carico.
Per riassumere, la distribuzione dei modelli nel contesto AI/ML si riferisce alla perfetta integrazione di modelli di machine learning addestrati in sistemi di produzione, applicazioni o servizi. Questo passaggio fondamentale nel ciclo di vita dello sviluppo ML consente alle organizzazioni di estrarre informazioni preziose e prendere decisioni basate sui dati in tempo reale o in modalità batch. La piattaforma no-code AppMaster aiuta a superare le sfide comuni associate all'implementazione di modelli ML, semplificando il processo per fornire alle organizzazioni soluzioni AI/ML più veloci, più convenienti e affidabili.
