Per garantire il successo delle iniziative AI è fondamentale investire in un’infrastruttura tecnologica scalabile. Focus sulle pratiche MLOps – DataOps, ModelOps e RuntimeOps – e sull’importanza dell’integrazione dei principi DevOps per abilitare un ciclo di vita AI sicuro, agile e collaborativo.
L’articolo Ingegneria dell’AI: l’approccio MLOps + DevOps per gestire dati, modelli e sicurezza proviene da ZeroUno.