MLOps senza mitologia: cosa serve davvero per tenere un modello in produzione

La letteratura su MLOps descrive piattaforme complete che quasi nessuna organizzazione usa per intero. L’architettura minima, invece, sta in quattro elementi e si può costruire con quello che c’è già in casa.

Il primo è il versionamento congiunto di dati, codice e modello: senza la possibilità di ricostruire esattamente l’addestramento di sei mesi fa, qualunque analisi su un comportamento anomalo è un esercizio di memoria.

Il secondo è il monitoraggio del drift sulle distribuzioni di input e sulle performance, con soglie decise prima del rilascio. Il terzo è una procedura di retraining che qualcuno possa eseguire senza chiedere permesso, perché un modello che si aggiorna solo quando il team ha tempo è un modello che invecchia.

Il quarto, il più trascurato, è la responsabilità: chi autorizza la messa in produzione, chi può fermarla, chi risponde di una decisione sbagliata. Senza questo, gli altri tre diventano documentazione.