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SwankyForge
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ML in produzione che riduce i costi operativi.

Una metrica fissata in anticipo, un processo reale, un sistema su cui si può fare rollback.

Non è un tecnico? Parta da qui

Gran parte di questo sito è scritta per ingegneri. Questa parte no.

Cosa facciamo
Individuiamo una decisione che oggi il suo team prende a mano, centinaia o migliaia di volte al mese, e costruiamo un software che la prende al suo posto, dentro il processo che già gestisce, non accanto.
Cosa ottiene
Un numero si muove, e lei può vederlo muoversi. Concordiamo quale numero prima di costruire qualsiasi cosa, e lei riceve una dashboard su quel numero più un modo per spegnere tutto se i risultati non sono all'altezza.
Cosa le serve
Un processo che costa soldi veri e una qualche traccia di come è andato finora. Non servono un team dati, una strategia o sapere come si chiama tutto questo. Se la risposta onesta è che è troppo presto, lo diciamo.
Risultati

Sei modi in cui riduciamo i costi operativi.

Un modello si inserisce nel processo che spende il budget e sposta una metrica fissata in anticipo.

Stack tecnologico

ML e dati che gestiamo in produzione.

ML

Python
NumPy
SciPy
pandas
Polars
NVIDIA
Numba
scikit-learn
PyTorch
TensorFlow
Keras
JAX
Lightning
Hugging Face
vLLM
LangChain
Haystack
spaCy
Qdrant
Milvus
OpenCV
YOLO
Optuna
Ray
MLflow
W&B
DVC
ONNX
OpenVINO
BentoML

Dati

ClickHouse
BigQuery
Snowflake
Databricks
DuckDB
PostgreSQL
MySQL
SQLite
MongoDB
Cassandra
Redis
Valkey
Memcached
Elasticsearch
OpenSearch
Druid
Kafka
Pulsar
NATS
Flink
Spark
Dask
Hadoop
Hive
Airflow
Prefect
Argo
dbt
Parquet
Avro
Arrow
Trino
Presto
Airbyte

Servizi

FastAPI
Flask
gRPC
GraphQL
Docker
Kubernetes
Helm
Terraform
AWS
Azure
GCP
Prometheus
Grafana
OpenTelemetry
Sentry
Teardown del prodotto

Non è sicuro che il ML sia la risposta? Per ora neanche noi.

6 domande sul suo processo e sui suoi dati. Ottiene l'ingaggio davvero adatto, il rischio principale che vediamo e i prossimi tre passi, prima di parlare con chiunque.

  1. Non fate ancora ML

    Nessun segnale registrato e nulla di live a cui agganciarsi. Lo diciamo, e le indichiamo cosa registrare.

  2. Pilot di discovery

    Un processo reale, dati non verificati. Due settimane per capire se il problema è apprendibile.

  3. Proof of concept

    Dati sufficienti per provare. Una fetta ristretta, una baseline onesta, numeri reali.

  4. Sviluppo per la produzione

    Dati interrogabili, sistema sotto carico. Modello, serving, monitoraggio e rollback insieme.

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Calcolatore di progetto

Quanto costerebbe?

Scelga un punto di partenza, poi regoli team e ore.

Punto di partenza
Complessità
Ritmo
Progetto stimato

Costo stimato 14.500 €

310 ore su 5 ruoli · tariffa media 47 €/h

Consegna
5–7 settimane
Rischio
basso

Forma del problema ben nota. Di solito basta un pilot a scope fisso per chiarirlo.

Due modi per iniziare: un pilot a scope fisso da 5.000 € (2–4 settimane) o un ingegnere dedicato da 5.000 € al mese. Queste tariffe servono per sviluppi più grandi; la proposta scritta fissa scope e prezzo.

Veda un reference design di questa scala

Invito

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Ci indichi la voce di costo che vuole spostare.

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Ci dica il risultato che cerca.

Confermiamo la ricezione e le inviamo una valutazione scritta, di solito entro un giorno lavorativo.