MLOps và Tích hợp liên tục: Xây dựng quy trình máy học mạnh mẽ

MLOps, hay Machine Learning Operations, là một lĩnh vực mới nổi nhằm thu hẹp khoảng cách giữa việc phát triển các mô hình máy học (machine learning) và triển khai chúng trong môi trường sản xuất.

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

MLOps, hay Machine Learning Operations, là một lĩnh vực mới nổi nhằm thu hẹp khoảng cách giữa việc phát triển các mô hình máy học (machine learning) và triển khai chúng trong môi trường sản xuất.

Lĩnh vực này kết hợp các phương pháp hay nhất về công nghệ phần mềm, khoa học dữ liệu và DevOps để tạo ra một quy trình liền mạch và hiệu quả cho các dự án máy học. Một trong những thành phần chính của MLOps là tích hợp liên tục, đảm bảo rằng các mô hình máy học luôn cập nhật và hoạt động tối ưu trong các tình huống thực tế.

Tích hợp liên tục là gì?

Tích hợp liên tục (CI) là một thực hành kỹ thuật phần mềm liên quan đến việc hợp nhất tự động các thay đổi mã từ nhiều nhà phát triển vào một kho lưu trữ dùng chung. Quá trình này cho phép phát hiện sớm các vấn đề tích hợp, giảm nguy cơ xảy ra lỗi và giúp duy trì cơ sở mã chất lượng cao dễ dàng hơn. Trong bối cảnh của MLOps, tích hợp liên tục đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo rằng các mô hình máy học được xây dựng, thử nghiệm và triển khai một cách nhất quán và đáng tin cậy.

Xây dựng quy trình máy học bằng MLOps và Tích hợp liên tục

MLOps và Tích hợp liên tục là hai công cụ quan trọng để xây dựng một mô hình máy học mạnh mẽ.

Thiết lập nền tảng

Bước đầu tiên trong việc xây dựng một quy trình máy học mạnh mẽ là thiết lập một nền tảng vững chắc để tích hợp liên tục. Điều này liên quan đến việc thiết lập hệ thống kiểm soát phiên bản, chẳng hạn như Git, để theo dõi các thay đổi đối với cơ sở mã và duy trì lịch sử sửa đổi. Ngoài ra, điều cần thiết là triển khai một hệ thống xây dựng có thể tự động biên dịch và đóng gói các mô hình máy học để triển khai. Điều này có thể bao gồm các công cụ như Docker để chứa hoặc Kubernetes để điều phối.

Kết hợp thử nghiệm

Sau khi đã có nền tảng cho việc tích hợp liên tục, bước tiếp theo là kết hợp thử nghiệm tự động vào quy trình. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các dự án máy học, vì chất lượng của các mô hình có thể có tác động đáng kể đến hiệu suất của sản phẩm cuối cùng. Thử nghiệm tự động có thể giúp đảm bảo rằng các mô hình chính xác, đáng tin cậy và không có lỗi. Điều này có thể liên quan đến các bài kiểm tra đơn vị cho các thành phần riêng lẻ, các bài kiểm tra tích hợp cho toàn bộ hệ thống và các bài kiểm tra hiệu suất để đánh giá hiệu quả của các mô hình.

Giám sát hiệu suất

Ngoài thử nghiệm tự động, tích hợp liên tục trong MLOps cũng liên quan đến việc giám sát liên tục hiệu suất của mô hình. Điều này rất quan trọng để xác định bất kỳ vấn đề hoặc lĩnh vực tiềm ẩn nào cần cải thiện trong các mô hình máy học. Bằng cách theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và theo dõi các thay đổi theo thời gian, các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu có thể thu được thông tin chi tiết có giá trị về hiệu quả của các mô hình và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất của chúng.

Tự động hoá quy trình

Một khía cạnh quan trọng khác của MLOps và tích hợp liên tục là tự động hóa quy trình triển khai. Điều này đảm bảo rằng các mô hình máy học được triển khai một cách nhất quán và đáng tin cậy vào môi trường sản xuất, giảm nguy cơ xảy ra lỗi và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Việc triển khai tự động có thể đạt được thông qua các công cụ như Jenkins, Travis CI hoặc CircleCI, có thể được tích hợp với các hệ thống xây dựng và kiểm soát phiên bản để hợp lý hóa toàn bộ quy trình.

Cộng tác và giao tiếp

Cuối cùng, cộng tác và giao tiếp là điều cần thiết cho sự thành công của bất kỳ MLOps nào và sáng kiến tích hợp liên tục. Bằng cách thúc đẩy văn hóa cởi mở và minh bạch, các nhóm có thể làm việc cùng nhau hiệu quả hơn để xác định và giải quyết các vấn đề, chia sẻ kiến thức cũng như liên tục cải tiến hệ thống máy học. Điều này có thể bao gồm các cuộc họp thường xuyên, đánh giá mã và tài liệu để đảm bảo rằng mọi người đều thống nhất và cùng hướng tới một mục tiêu chung.

Kết luận

Tóm lại, MLOps và tích hợp liên tục là những thành phần quan trọng của hệ thống máy học mạnh mẽ. Bằng cách kết hợp các phương pháp hay nhất về công nghệ phần mềm, khoa học dữ liệu và DevOps, các tổ chức có thể tạo ra một quy trình liền mạch và hiệu quả để phát triển, thử nghiệm và triển khai các mô hình máy học. Điều này không chỉ dẫn đến hiệu suất và độ tin cậy tốt hơn mà còn cho phép các nhóm thích ứng và đáp ứng các yêu cầu thay đổi và điều kiện thị trường hiệu quả hơn. Khi lĩnh vực máy học tiếp tục phát triển, MLOps và tích hợp liên tục sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc thúc đẩy đổi mới và mang lại giá trị cho doanh nghiệp cũng như khách hàng.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/mlops-and-continuous-integration-building-a-robust-machine-learning-pipeline/)

Tin liên quan:

• Các giải pháp CASB: Tăng cường tuân thủ và bảo mật đám mây (Cloud)
• So sánh DataOps và Quản lý dữ liệu truyền thống
• Generative Design và IoT: Kỷ nguyên mới của kết nối sự sáng tạo
• Vai trò của Thực tế chéo – Cross Reality (XR) với nghệ thuật và bảo tồn văn hóa
• So sánh Công nghệ Flashblade với các giải pháp lưu trữ truyền thống
• Tận dụng Predictive Analytics (Phân tích Dự đoán) để cải thiện kết quả học tập
• Tăng cường bảo mật bằng cách tích hợp SSO và các nhà cung cấp danh tính