Ottimi modelli falliscono senza un’ottima infrastruttura. I nostri blueprint MLOps standardizzano versioning dei dati, training, test e deploy così gli esperimenti diventano servizi stabili. I team ottengono un percorso ripetibile dal notebook alla produzione.
Implementiamo model registry, feature store e CI/CD per dati e codice, unendo test con rilasci canary e rollback. L’osservabilità copre deriva, performance e costo per intercettare prima i problemi. La sicurezza è integrata tramite gestione dei segreti e policy-as-code.
Lo stack è agnostico: SageMaker, Vertex AI, Azure ML o Kubernetes on-prem funzionano subito. Documentazione e enablement sono parte della consegna, così il tuo team opera con confidenza. Risultato: iterazioni più rapide e meno sorprese.
