Il panorama MLOps, in particolare per quanto riguarda il deployment, il serving e l'inferenza dei modelli, ha subito una trasformazione genuinamente impressionante negli ultimi due anni. Mentre ci stabiliamo nel 2026, la retorica è passata da un'aspirazionale "AI per tutti" a un focus pragmatico e concreto su efficienza, convenienza e gestione robusta di tipi di modelli sempre più complessi, in particolare Large Language Models (LLM) e AI Generativa. Sono stato immerso nel vivo della questione, testando questi aggiornamenti, e sono entusiasta di condividere ciò che sta facendo davvero la differenza e dove rimangono ancora i punti critici.
La sfida principale rimane: come portare i modelli dalla fase di sperimentazione alla produzione, servendo milioni di richieste in modo affidabile, conveniente e con il minimo overhead operativo? I "recenti sviluppi" non sono solo incrementali; rappresentano una maturazione significativa degli strumenti e una chiara risposta alle esigenze del mondo reale delle aziende che scalano l'AI.
La Nuova Frontiera del Serving di AI Generativa con KServe
Questo è genuinamente impressionante perché KServe, un progetto in incubazione della Cloud Native Computing Foundation (CNCF), si è rapidamente evoluto diventando una pietra angolare per il serving sia dei modelli predittivi tradizionali che della crescente classe di workload di AI generativa. I rilasci di KServe v0.13 (maggio 2024) e v0.15 (maggio 2025) segnano una svolta cruciale, introducendo il supporto di prima classe per gli LLM e le loro sfide di serving uniche.
Una delle aggiunte più significative è il robusto supporto per il backend vLLM. vLLM, noto per la sua elevata produttività e la bassa latenza nell'inferenza per LLM, è ora integrato senza problemi in KServe. Ciò significa che possiamo sfruttare i meccanismi di attenzione ottimizzati di vLLM, come PagedAttention, direttamente in un ambiente di serving nativo Kubernetes. KServe v0.15 ha ulteriormente migliorato questo con la cache KV distribuita con LMCache, che è fondamentale per gestire lunghezze di sequenza più lunghe e ridurre il calcolo ridondante tra le richieste.
Considera il deployment di un large language model con KServe utilizzando il backend vLLM. Il file YAML InferenceService ora consente di specificare il runtime vllm, completo di limiti di risorse e configurazioni specializzate. Puoi usare questo [JSON Formatter]//it/utilities/code-formatter per verificare la tua struttura se stai convertendo queste configurazioni tra formati.
apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
name: llama-7b-vllm
spec:
predictor:
model:
modelFormat:
name: vllm
args:
- "--model=/mnt/models/Llama-2-7b-chat-hf"
- "--max-model-len=2048"
- "--gpu-memory-utilization=0.9" # Allocate 90% of GPU memory for KV cache
resources:
limits:
cpu: "4"
memory: 32Gi
nvidia.com/gpu: "1" # Assuming a single GPU per replica
requests:
cpu: "2"
memory: 16Gi
nvidia.com/gpu: "1"
autoscaler:
minReplicas: 0 # Scale to zero for cost efficiency
maxReplicas: 5
scaleTarget: 100 # Target 100 concurrent requests per replica
metricType: "RPS" # Request Per Second or Concurrency
Gestione Avanzata del Traffico e Scalabilità
L'argomento gpu-memory-utilization qui è fondamentale. A differenza dei modelli predittivi tradizionali, il consumo di cache KV (Key-Value) degli LLM è dinamico e dipende dalla lunghezza della sequenza. Allocare preventivamente la memoria per questo consente a vLLM di gestire le risorse GPU in modo più efficace, portando a una maggiore produttività. Inoltre, l'integrazione con KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) in v0.15 per le metriche specifiche degli LLM è un punto di svolta per l'ottimizzazione dei costi. Possiamo ora scalare in base ai tassi effettivi di generazione di token o alla latenza di elaborazione delle richieste, piuttosto che semplicemente a CPU/memoria generiche, garantendo che le risorse vengano consumate solo quando effettivamente necessario, scalando persino a zero durante i periodi di inattività.
KServe v0.15 ha anche introdotto il supporto iniziale per Envoy AI Gateway, basato su Envoy Gateway, specificamente progettato per la gestione del traffico di AI generativa. Questa è una soluzione robusta per la gestione avanzata del traffico, il limitazione della velocità dei token e gli endpoint API unificati, che stanno diventando sempre più importanti per le applicazioni LLM complesse.
Potenza delle Prestazioni: Triton Inference Server e ONNX Runtime
Quando si tratta di prestazioni di inferenza pure, NVIDIA Triton Inference Server e ONNX Runtime continuano a superare i limiti. I loro recenti aggiornamenti sottolineano un'incessante ricerca di latenza inferiore e produttività superiore, soprattutto per i workload di deep learning.
NVIDIA Triton Inference Server ha costantemente dimostrato le sue capacità nei benchmark MLPerf Inference, raggiungendo prestazioni virtualmente identiche alle submission bare-metal anche con le sue funzionalità di serving ricche e di livello di produzione. I rilasci del 2025 hanno portato miglioramenti cruciali. Stavo aspettando questo: l'API frontend compatibile con OpenAI è passata dalla fase beta a un rilascio stabile. Ciò significa che ora puoi servire modelli tramite Triton con un'API che rispecchia quella di OpenAI, semplificando l'integrazione lato client e consentendo una migrazione o un'orchestrazione multi-modello più semplice.
Inoltre, Triton 25.12 ha introdotto il supporto multi-LoRA per il backend TensorRT-LLM e il campo di configurazione del modello max_inflight_requests. Multi-LoRA è fondamentale per le aziende che implementano molti LLM ottimizzati dove caricare un modello completo per ogni adattatore LoRA è proibitivo in termini di memoria. La capacità di Triton di scambiare o combinare i pesi LoRA al volo migliora drasticamente l'utilizzo della GPU e riduce i tempi di avvio a freddo per diverse applicazioni LLM. Questo passaggio verso l'efficienza containerizzata rispecchia le tendenze infrastrutturali più ampie, come si vede da come [Podman e containerd 2.0 stanno sostituendo Docker nel 2026]//it/blog/deep-dive-why-podman-and-containerd-2-0-are-replacing-docker-in-2026-0hn.
Per eseguire Triton con un backend ONNX ottimizzato, ad esempio, per un modello di computer vision:
# Pull the latest Triton container with the desired CUDA version
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:25.12-py3
# Assuming your ONNX model is in /path/to/model_repository/my_onnx_model/1/model.onnx
# and has a config.pbtxt in /path/to/model_repository/my_onnx_model/config.pbtxt
docker run --gpus=all -it --rm -p 8000:8000 -p 8001:8001 -p 8002:8002 \
-v /path/to/model_repository:/models \
nvcr.io/nvidia/tritonserver:25.12-py3 tritonserver --model-repository=/models \
--log-verbose=1 --log-info=1 --log-warn=1
La Versatilità di ONNX Runtime
Nel frattempo, ONNX Runtime continua a impressionare con la sua portabilità multipiattaforma e i significativi guadagni di prestazioni. I benchmark recenti hanno dimostrato che la conversione dei modelli in ONNX e il loro serving con ONNX Runtime può portare a una produttività fino a 9 volte superiore rispetto al serving PyTorch nativo, anche su CPU. Questo non è solo teorico; è un'ottimizzazione pratica e accessibile per una vasta gamma di modelli, dal ML classico (scikit-learn, LightGBM) al deep learning. I suoi "Execution Providers" (ad esempio, CUDA, ROCm, OpenVINO, NNAPI) gli consentono di sfruttare acceleratori hardware specifici, fornendo un profilo di prestazioni coerente su diversi target di deployment, da GPU cloud a dispositivi edge.
Inferenza Serverless: Maturazione, Non Solo Hype
La promessa dell'inferenza serverless è stata allettante e nel 2025 ha davvero iniziato a maturare, soprattutto con l'aggiunta cruciale del supporto GPU. Microsoft Azure, a dicembre 2024, ha presentato GPU serverless in Azure Container Apps, sfruttando le GPU NVIDIA A100 e T4. Questa è una svolta significativa. Storicamente, l'accesso alla GPU è stata una limitazione importante per le piattaforme serverless a causa dell'hardware specializzato e dell'overhead di inizializzazione. La mossa di Azure consente di eseguire workload di inferenza accelerati da GPU - pensa alla computer vision, alla complessa NLP - senza l'onere della gestione dell'infrastruttura.
L'appeal principale del serverless rimane: pagamento in base all'utilizzo, scalabilità automatica da zero a molti istanze e astrazione dell'infrastruttura. Tuttavia, la verifica della realtà rivela sfide continue, in particolare la latenza di avvio a freddo. Sebbene siano costantemente in corso sforzi per ridurre questo aspetto, i modelli AI di grandi dimensioni introducono nuove complessità, poiché il caricamento di modelli multi-gigabyte negli acceleratori richiede tempo. Per le applicazioni con rigorosi requisiti di bassa latenza sulle prime richieste, questo rimane un aspetto da considerare.
Evoluzione Cloud Native: L'Ultimo Arsenale di SageMaker e Vertex AI
I principali fornitori di cloud stanno migliorando aggressivamente le loro piattaforme MLOps, concentrandosi su efficienza, costi e AI generativa.
Amazon SageMaker ha implementato aggiornamenti cruciali alle sue capacità di inferenza. A dicembre 2024, il toolkit di ottimizzazione dell'inferenza per l'AI generativa ha ricevuto miglioramenti sostanziali. Questo include il supporto out-of-the-box per la decodifica speculativa, che può accelerare significativamente l'inferenza prevedendo i token futuri. Inoltre, è stato aggiunto il supporto per la quantizzazione FP8 (floating point a 8 bit), che riduce le dimensioni del modello e la latenza dell'inferenza, in particolare per le GPU.
SageMaker's CustomOrchestrator
Ho trovato particolarmente pratico il miglioramento all'SDK Python di SageMaker (giugno 2025) per la creazione e il deployment di workflow di inferenza complessi. La nuova classe CustomOrchestrator consente agli sviluppatori di definire sequenze di inferenza intricate utilizzando Python, consentendo il deployment di più modelli all'interno di un singolo endpoint SageMaker. Ciò significa che puoi avere un modello di pre-elaborazione, un modello di inferenza principale e un modello di post-elaborazione, tutti orchestrati e serviti come un'unica unità logica.
# Simplified conceptual example for SageMaker CustomOrchestrator
from sagemaker.model import Model
from sagemaker.predictor import Predictor
from sagemaker.workflow.components import CustomOrchestrator
# Define your individual models
model_a = Model(image_uri="my-preprocessing-image", model_data="s3://...")
model_b = Model(image_uri="my-llm-inference-image", model_data="s3://...")
# Define the orchestration logic
class MyInferenceWorkflow(CustomOrchestrator):
def __init__(self, name, model_a, model_b):
super().__init__(name=name)
self.model_a = model_a
self.model_b = model_b
def handle_request(self, request_body):
# Invoke model_a
processed_data = self.model_a.predict(request_body)
# Invoke model_b with processed_data
final_prediction = self.model_b.predict(processed_data)
return final_prediction
# Deploy the orchestrated endpoint
workflow = MyInferenceWorkflow(name="my-complex-ai-endpoint", model_a=model_a, model_b=model_b)
predictor = workflow.deploy(instance_type="ml.g5.2xlarge", initial_instance_count=1)
Google Cloud's Vertex AI continua anche la sua rapida evoluzione. Gli aggiornamenti di agosto 2025 hanno portato miglioramenti significativi, in particolare nell'AI generativa. I modelli Gemini 2.5 Flash e Pro sono diventati Generally Available (GA) a giugno 2025, offrendo potenti LLM direttamente tramite gli endpoint Vertex AI. Per i deployment attenti ai costi, Vertex AI ha introdotto VM flex-start per i job di inferenza a luglio 2025. Alimentate da Dynamic Workload Scheduler, queste VM offrono sconti significativi per i workload di breve durata, rendendole ideali per l'inferenza batch o le attività ad alto volume sporadiche in cui l'avvio immediato non è fondamentale.
Oltre il Modello: Osservabilità Avanzata e Rilevamento della Deriva
Il deployment di un modello è solo metà della battaglia; mantenerne le prestazioni in produzione è l'altra metà. Il panorama MLOps nel 2025-2026 enfatizza fortemente il monitoraggio in tempo reale e il rilevamento avanzato della deriva. Non si tratta più solo di metriche delle risorse; si tratta di comprendere il comportamento del modello nel mondo reale.
Stiamo assistendo a un passaggio verso tecniche più sofisticate per rilevare la deriva dei dati (quando i dati live deviano dai dati di training) e la deriva del modello (quando le prestazioni del modello peggiorano nel tempo). Strumenti come Evidently AI forniscono metriche e visualizzazioni dettagliate, mentre piattaforme come Prometheus e Grafana vengono utilizzate per impostare avvisi in tempo reale. I sistemi moderni ora tracciano:
- Spostamenti della distribuzione delle feature di input: Stanno emergendo nuove categorie? La media/mediana delle feature numeriche è cambiata in modo significativo?
- Spostamenti della distribuzione delle previsioni: Il modello sta diventando più (o meno) sicuro? Le sue classi di output stanno cambiando in frequenza?
- Deriva del concetto: La relazione sottostante tra le feature di input e la variabile target cambia, richiedendo un nuovo training del modello.
BentoML: L'Unificatore di Packaging e Serving
Sono un fan di lunga data di BentoML per il suo approccio pragmatico al model serving e il suo continuo sviluppo lo rende uno strumento indispensabile per molti. BentoML 1.0 ha consolidato la sua visione come una piattaforma open che semplifica il serving dei modelli ML. L'innovazione principale è il BentoML Runner, un'astrazione specificamente progettata per la parallelizzazione dei workload di inferenza dei modelli. Gestisce le complessità del batching adattivo, dell'allocazione delle risorse (CPU/GPU) e della scalabilità dei worker di inferenza indipendentemente dalla logica di pre/post-elaborazione.
Ecco un esempio di servizio BentoML di base:
# my_service.py
import bentoml
from bentoml.io import JSON
from pydantic import BaseModel
class InputData(BaseModel):
feature_a: float
feature_b: float
@bentoml.service(
resources={"cpu": "2", "memory": "4Gi"},
traffic={"timeout": 60}
)
class MyClassifier:
def __init__(self):
self.model_runner = bentoml.sklearn.get("my_model:latest").to_runner()
@bentoml.api(input=JSON(pydantic_model=InputData), output=JSON())
def classify(self, input_data: InputData) -> dict:
input_array = [[input_data.feature_a, input_data.feature_b]]
prediction = self.model_runner.predict.run(input_array)
return {"prediction": prediction.tolist()}
Progettare per l'Efficienza dei Costi nell'Inferenza
Con i deployment di AI in crescita, l'ottimizzazione dei costi è diventata un tema centrale in MLOps per il 2025-2026. Non si tratta solo di scegliere l'istanza cloud più economica; si tratta di un'architettura intelligente. Diverse tendenze convergono qui:
- Scalabilità Serverless a Zero: Piattaforme come Azure Container Apps con GPU serverless e l'integrazione KEDA di KServe consentono ai servizi di ridimensionarsi a zero durante i periodi di inattività.
- Formati di Modello Ottimizzati: I guadagni di prestazioni di ONNX Runtime si traducono direttamente in risparmi sui costi consentendo una maggiore produttività per istanza.
- Endpoint Multi-Modello: Le piattaforme cloud come Amazon SageMaker con il suo
CustomOrchestratorconsentono a più modelli di condividere le stesse risorse di calcolo sottostanti (ad esempio, una singola GPU). - Tipi di VM Specializzati: Le VM flex-start di Vertex AI offrono opzioni convenienti per i job di inferenza non critici per la latenza sfruttando la capacità in eccesso.
Approfondimenti degli Esperti: Il Cambiamento Imminente verso l'AI Agentica e l'Inferenza Federata
Guardando al futuro, il prossimo cambiamento significativo nel deployment MLOps sarà guidato dall'ascesa dell'AI Agentica. Man mano che i modelli diventano capaci non solo di prevedere ma anche di pianificare, ragionare e interagire con gli strumenti, i pattern di inferenza diventeranno molto più dinamici e basati sullo stato. Ciò richiederà nuovi approcci alla Gestione dello Stato, all'Orchestrazione e all'Osservabilità. Il debug dei sistemi agentici richiederà un'ispezione a livello di token e il tracciamento su più chiamate di modelli per comprendere perché un agente ha preso una particolare decisione.
Allo stesso tempo, l'inferenza federata guadagnerà lentamente ma costantemente terreno, soprattutto nei domini sensibili alla privacy come la sanità e la finanza. Invece di centralizzare i dati per eseguire l'inferenza, il modello verrà distribuito più vicino ai dati, inferendo localmente. Ciò spingerà i confini del deployment edge e richiederà nuovi paradigmi di sicurezza e governance per l'esecuzione distribuita del modello.
Conclusione: Navigare nel Panorama dell'AI di Produzione
L'ultimo anno o due sono stati esaltanti per i professionisti MLOps. Abbiamo visto framework di serving di modelli come KServe e BentoML maturare significativamente, affrontando direttamente le complessità dell'AI generativa con funzionalità come l'integrazione vLLM e la cache KV. I campioni di prestazioni come NVIDIA Triton e ONNX Runtime continuano a fornire impressionanti aumenti di velocità, mentre le piattaforme cloud stanno fornendo strumenti altamente specializzati per l'ottimizzazione degli LLM. Sebbene ci siano sempre parti goffe come la latenza di avvio a freddo per le GPU serverless, il percorso verso un'AI di produzione efficiente, scalabile e osservabile è più chiaro che mai.
Fonti
Questo articolo è stato pubblicato dal Team Editoriale di DataFormatHub, un gruppo di sviluppatori e appassionati di dati dedicati a rendere l'elaborazione dei dati accessibile e privata. Il nostro obiettivo è fornire approfondimenti tecnici di alta qualità insieme alla nostra suite di strumenti per sviluppatori incentrati sulla privacy.
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