Compila il form e invia la tua candidatura.
Computer Vision
Ottimizzazione e Deploy di Modelli AI in Produzione
Ottimizzazione e deploy di modelli AI in produzione. Funzionare in lab non basta.
Costruire un modello AI è solo metà del lavoro. L’altra metà è farlo girare — in produzione, su scala reale, con i vincoli di latenza, hardware e costo che il contesto impone. È qui che la maggior parte dei progetti si inceppa.
Noi progettiamo l’intera pipeline dal modello all’output in produzione: ottimizzazione delle performance, riduzione dei requisiti computazionali, deploy su infrastruttura cloud, on-premise o edge.
Problemi che risolviamo
Conoscenza bloccata, dipendenze critiche e inefficienze che frenano la crescita
Modelli troppo pesanti per il contesto operativo
Un modello addestrato senza vincoli hardware non è deployabile su edge, mobile o hardware con risorse limitate.
Latenza inaccettabile in produzione
Inference lenta significa pipeline bloccate, utenti che aspettano, sistemi real-time che non reggono.
Costi di inference fuori controllo
Modelli grandi su GPU costose costano. Con quantizzazione, pruning e distillazione si ottengono performance simili a una frazione del costo.
Drift e degradazione non rilevati
Un modello in produzione degrada nel tempo. Senza monitoring attivo, non lo si vede finché il problema non è già grande.
Use Case
Progetti reali, risultati misurabili
01
Modelli computer vision e audio ottimizzati per girare su hardware con risorse computazionali limit…
Ottimizzazione per deploy su hardware edge e mobile
Modelli computer vision e audio ottimizzati per girare su hardware con risorse computazionali limitate: riduzione del footprint tramite quantizzazione, pruning e knowledge distillation.
Performance di livello enterprise su hardware con risorse limitate.
02
Configurazione di stack di model serving scalabili — TorchServe, Triton Inference Server, vLLM — pe…
Serving e infrastruttura di produzione
Configurazione di stack di model serving scalabili — TorchServe, Triton Inference Server, vLLM — per gestire volumi elevati con latenza controllata.
L'architettura giusta per il volume giusto, con la latenza che il caso d'uso richiede.
03
Pipeline MLOps end-to-end: versionamento dei modelli, CI/CD per aggiornamenti, monitoring delle per…
MLOps e monitoring in produzione
Pipeline MLOps end-to-end: versionamento dei modelli, CI/CD per aggiornamenti, monitoring delle performance in produzione, rilevamento automatico di drift e degradazione.
Il modello non si aggiorna da solo. Il sistema che lo gestisce, sì.
Angolo tecnologia
L'architettura e le tecnologie che fanno la differenza
I nostri progetti non si appoggiano a soluzioni preconfezionate. Ogni sistema è progettato sull'architettura giusta per il problema specifico — e la scelta tecnologica fa la differenza tra uno strumento che funziona in demo e uno che regge in produzione.
Ottimizzazione dei modelli
- ✓ Quantizzazione (INT8, INT4)riduzione dei requisiti hardware senza degradazione significativa
- ✓ Pruning strutturato e non strutturatoper alleggerire l'architettura
- ✓ Knowledge distillationtrasferire le performance di modelli grandi su architetture più leggere
- ✓ Compilazione e ottimizzazioneTensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO per target hardware specifici
Model serving e MLOps
- ✓ Triton Inference Server, TorchServe, vLLMdeploy per LLM e modelli vision
- ✓ CI/CD per aggiornamenti automatizzaticon test di regressione
- ✓ Monitoring in produzionelatenza, throughput, qualità dell'output, data drift
Interessato a questo servizio?
Contattaci per una consulenza gratuita e scopri come possiamo aiutarti.
Richiedi Info