Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# Valutazione del tuo progetto di machine learning con la checklist MLOps
<a name="introduction"></a>

*Charles Frenzel, Sharath Nagaraja e Spencer Romo Amazon Web Services ()AWS*

*Luglio* [2023 (](doc-history.md)cronologia dei documenti)

La [MLOps checklist](samples/MLOps-checklist.zip) è una checklist funzionale che puoi utilizzare in qualsiasi fase del tuo progetto di machine learning (ML). La checklist è uno strumento per valutare la preparazione generale, esaminare la copertura del sistema e identificare nuove aree di opportunità nei sistemi ML distribuiti. MLOps è la combinazione di persone, tecnologia e processi per la fornitura di soluzioni ML. Well-Architected MLOps aiuta le aziende a implementare i modelli di machine learning nella produzione in modo efficace e coerente e può offrire valore aziendale.

L'utilizzo della MLOps lista di controllo consente di eseguire le seguenti operazioni:
+ Valuta il tuo MLOps sistema.
+ Trova aree di opportunità.
+ Individuate le aree di miglioramento.
+ Valuta e aggiorna la tua roadmap strategica su AWS.
+ Genera elementi arretrati.

Ti consigliamo di utilizzare la MLOps lista di controllo all'inizio del MLOps progetto, ma è possibile utilizzarne alcune parti durante qualsiasi fase.