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Deployment

Il deployment è il processo di rilascio del software nell'ambiente dove gli utenti lo useranno davvero: il passaggio dal codice che funziona sul computer dello sviluppatore al servizio che funziona in produzione. È il momento della verità di ogni progetto, e l'ingegneria moderna lo ha trasformato da evento raro e rischioso a routine quotidiana e reversibile.

Definizione

Come funziona

Le pipeline CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) automatizzano il percorso: a ogni modifica il codice viene compilato, testato e impacchettato, poi distribuito con strategie che riducono il rischio: il blue-green (due ambienti identici, si scambia il traffico in un colpo), il canary (la novità va prima a una piccola percentuale di utenti, come il canarino in miniera), il rolling (aggiornamento graduale dei nodi). Se le metriche peggiorano, il rollback riporta la versione precedente.

Applicazioni

Nell'AI il deployment ha sfumature proprie: si rilasciano modelli oltre che codice (con test A/B tra versioni e shadow deployment, dove il nuovo modello riceve traffico reale senza rispondere agli utenti) e persino i prompt seguono cicli di versionamento e rilascio. La disciplina che industrializza tutto questo si chiama MLOps. Fuori dall'AI, i giganti del web eseguono migliaia di deployment al giorno.

Storia ed etimologia

Il termine viene dal lessico militare: deploy è schierare le truppe sul campo, dal francese déployer, spiegare, dispiegare (a sua volta dal latino displicare). Il software ne ha ereditato l'idea di mettere in posizione operativa. La pratica del rilascio continuo si è codificata tra il 2009 e il 2010, con la nascita del movimento DevOps e il libro Continuous Delivery di Jez Humble e David Farley (2010).

Come si usa in Grace

L'esame di certificazione Grace è il tuo deployment personale: le competenze allenate in palestra vanno in produzione, con un URL verificabile che chiunque consulta. Gli scenari professionali su MLOps ti allenano a chiedere all'AI strategie di rilascio graduale, canary e rollback per modelli e prompt.

Termini correlati

• Container
• Kubernetes
• Versionamento dei Prompt
• Observability
• Sandbox

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

• Scenario reale: applica questo concetto con un verdetto AI immediato.
• Palestra quotidiana: brevi esercizi per allenare i concetti del dizionario.
• Gioco Playoff: sfida altri giocatori, a eliminazione diretta.

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