MLOps per la Governance e la Compliance

Data, AI & Machine Learning Engineering Solution

contesto

L’adozione del Machine Learning (ML) implica la responsabilità di assicurare la piena conformità con le best practice IT e gli standard normativi ed etici di settore. Per raggiungere questo obiettivo, è imperativo che le aziende implementino processi strutturati per la gestione degli accessi ai modelli di ML, l’applicazione delle normative legali e regolamentari e il monitoraggio costante delle interazioni con i modelli e dei relativi output.

Un elemento cruciale è la manutenzione di una documentazione esaustiva per ciascun modello, che deve comprendere elementi quali il coinvolgimento degli stakeholder, il contesto di business, i dati utilizzati per il training, le procedure di selezione delle feature, la riproducibilità del modello, le scelte dei parametri di configurazione e i risultati delle evaluation. L’insieme di queste pratiche definisce la Model Governance, pilastro essenziale per garantire trasparenza, accountability e compliance in ogni fase del ciclo di vita del Machine Learning.

Le aziende sono da sempre soggette al rispetto delle normative legali, ma l’avvento dei sistemi di ML e AI ha introdotto ulteriori obblighi. Per ottemperare efficacemente a tali normative, è indispensabile implementare una robusta model governance, che assicuri trasparenza operativa, un’efficace gestione del rischio e una documentazione completa e dettagliata.

punti critici

Incoerenze negli ambienti di training, mancanza di metadati essenziali e documentazione incompleta portano a risultati inaffidabili, compromettono la riproducibilità dei risultati e la conformità normativa.
Assenza di sistemi di logging, versioning e alerting in tempo reale, che impediscono il rilevamento tempestivo di driftderive nella distribuzione dei dati, deterioramento delle performance del modello o incidenti di sicurezza, con il rischio di predizioni inaccurate.
Vulnerabilità di sicurezza, come autenticazione inadeguata o esposizione ad attacchi adversarial, che possono causare accessi non autorizzati, violazioni della sicurezza dei dati e manipolazione dei sistemi di AI.
Complessità crescente nella gestione della compliance normativa e dell’auditabilità, che richiede framework di governance automatizzati, reportistica trasparente e test di conformità continui.
Workflow frammentati, mancanza di un registro centralizzato dei modelli e processi di governance manuali, che rallentano i deployment di soluzioni di AI e aumentano i costi operativi.

soluzione

L’MLOps definisce le best practice e un framework strutturato per la gestione del ciclo di vita del Machine Learning attraverso la standardizzazione dei processi di sviluppo, il deployment e la manutenzione dei modelli.

L’MLOps è sempre più riconosciuto come cruciale per una governance efficace: tuttavia, l’approccio ottimale per integrare la governance dei modelli ML con l’MLOps non è una unica soluzione valida per tutti i casi. La complessità di questa integrazione varia infatti significativamente in base a fattori come il numero di modelli in produzione e le normative in vigore.

Bitrock integra pienamente strumenti e pratiche MLOps nei propri servizi, offrendo un framework strutturato e best practice per la gestione efficace del ciclo di vita del Machine Learning.

Attraverso la standardizzazione dei processi per lo sviluppo, il deployment e la manutenzione dei modelli, Bitrock riconosce la crescente importanza dell’MLOps per una governance efficace e adotta una strategia su misura per i propri clienti, basata sulla complessità e sulle specifiche normative del settore di business.

Nello specifico, l’adozione dell’MLOps da parte di Bitrock si traduce nell‘integrazione dell’automazione in fasi cruciali del ciclo di vita del Machine Learning, inclusa l’iterazione dei modelli attraverso pipeline CI/CD, consentendo di testare e implementare aggiornamenti e migliorie in modo efficiente.

Implementiamo meccanismi avanzati per il tracking e il logging degli artefatti del modello, garantendo riproducibilità e auditabilità. Inoltre, il nostro approccio supporta la collaborazione tra data scientist, ingegneri e team di compliance, assicurando l’allineamento con le politiche aziendali e i requisiti normativi.

vantaggi

Model Management & Tracking: MLflow, DVC, Weights & Biases
CI/CD & Automation: Kubeflow, Jenkins, Apache Airflow
Monitoring & Observability: Prometheus, Grafana, Evidently AI, Arize AI
Data Quality: Deequ, Great Expectations, Soda
MLOps Engineering: CI/CD, automazione dell’infrastruttura, strategie di deployment.
Data & Model Governance: rilevamento del model drift, logging, alerting in tempo reale, data lineage, versioning del modello, requisiti di compliance.
Security & Risk Management: gestione delle minacce adversarial nel ML, meccanismi di controllo degli accessi, pratiche di deployment sicuro del ML.

tecnologie e competenze adottate

Model Management & Tracking: MLflow, DVC, Weights & Biases
CI/CD & Automation: Kubeflow, Jenkins, Apache Airflow
Monitoring & Observability: Prometheus, Grafana, Evidently AI, Arize AI
Data Quality: Deequ, Great Expectations, Soda
MLOps Engineering: CI/CD, automazione dell’infrastruttura, strategie di deployment.
Data & Model Governance: rilevamento del model drift, logging, alerting in tempo reale, data lineage, versioning del modello, requisiti di compliance.
Security & Risk Management: gestione delle minacce adversarial nel ML, meccanismi di controllo degli accessi, pratiche di deployment sicuro del ML.

MLOps per la Governance e la Compliance

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punti critici

soluzione

vantaggi

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