Cos'è la distribuzione dell'IA?
La distribuzione dell'IA si riferisce a tutti i processi, gli strumenti e le decisioni necessari per rendere disponibile un modello IA addestrato in un ambiente di produzione. Comprende molto più del semplice caricamento di un modello — include decisioni architetturali, strategia di scalabilità, misure di sicurezza e configurazione del monitoraggio.
Strategie di distribuzione
Le strategie comuni includono: deployment blue-green (ambienti paralleli per una transizione fluida), release canary (introduzione graduale per un sottoinsieme di utenti), modalità shadow (il nuovo modello funziona in parallelo senza impatto in produzione per la validazione), test A/B (confronto tra diverse versioni del modello) e feature flag (attivazione graduale per gruppi di utenti). Le pipeline CI/CD automatizzano il processo di distribuzione.
Checklist di produzione
Prima del go-live in produzione è necessario verificare: SLA di latenza sotto carico realistico, meccanismi di fallback in caso di errori del modello, logging e monitoraggio per il debugging, conformità alla privacy dei dati (nessun PII nei log), controllo dei costi (limiti di budget API), revisione della sicurezza e capacità di rollback in pochi minuti. Una distribuzione ben strutturata riduce gli incidenti in produzione fino al 70%.