MLOps là gì?

MLOps (Machine Learning Operations) là một lĩnh vực kết hợp học máy (ML) với DevOps và kỹ thuật dữ liệu nhằm tối ưu hóa cách xây dựng, kiểm thử, triển khai và giám sát các mô hình. Nó tạo ra một "dây chuyền sản xuất" cho ML – tự động hóa chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện, triển khai và giám sát – để các nhóm nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và IT có thể phối hợp trơn tru và liên tục cải tiến mô hình.

MLOps là "một tập hợp các thực hành được thiết kế để tạo ra dây chuyền sản xuất cho việc xây dựng và vận hành các mô hình ML," đảm bảo mọi người tham gia có thể triển khai mô hình nhanh chóng và điều chỉnh chúng trong môi trường sản xuất.

— IBM

Về cơ bản, MLOps kết nối phát triển ML và vận hành, đảm bảo các mô hình bền vững, có khả năng mở rộng và phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Bằng cách áp dụng quy trình DevOps vào ML, MLOps đảm bảo các mô hình và dữ liệu mới được liên tục kiểm thử, quản lý phiên bản và phát hành trong một quy trình thống nhất.

Trong thực tế, điều này có nghĩa là dữ liệu và mã mô hình được lưu trữ trong hệ thống quản lý phiên bản (ví dụ Git hoặc DVC) để dễ dàng kiểm tra, và các thay đổi về dữ liệu hoặc mã sẽ kích hoạt các bước huấn luyện và triển khai tự động. MLOps giúp xử lý các dự án ML với độ chính xác và tự động hóa như phần mềm, cho phép mô hình chuyển nhanh từ nguyên mẫu sang sản xuất.

MLOps kết nối phát triển học máy với vận hành và triển khai

Các thành phần và thực hành chính

Triển khai MLOps đòi hỏi một quy trình ML rõ ràng và công cụ quản lý mã, dữ liệu, mô hình toàn diện. Các nhóm sử dụng môi trường phát triển và công cụ điều phối để quản lý phiên bản mọi tài sản – từ bộ dữ liệu đến script huấn luyện – giúp các thí nghiệm có thể tái tạo. Họ thiết lập các pipeline CI/CD tự động chạy huấn luyện, kiểm thử và triển khai khi có thay đổi, đồng thời dùng Cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (ví dụ Terraform, Kubernetes) để đảm bảo môi trường nhất quán giữa phát triển, thử nghiệm và sản xuất.

Một pipeline MLOps là một vòng phản hồi liên tục: nhà khoa học dữ liệu xây dựng và xác thực mô hình, kỹ sư tự động hóa việc phân phối, và đội vận hành giám sát mô hình đồng thời đưa dữ liệu mới trở lại hệ thống.

Các giai đoạn điển hình của pipeline MLOps

Trong thực tế, các nhóm thường dùng công cụ như MLflow hoặc Kubeflow để theo dõi thí nghiệm và quản lý mô hình, cùng với điều phối container (Docker/Kubernetes) để phục vụ mô hình. Điểm mấu chốt là mỗi bước đều được tự động hóa và tích hợp: ví dụ, phiên bản mô hình mới tự động qua kiểm thử và được triển khai qua pipeline CI/CD.

Các giai đoạn pipeline MLOps từ chuẩn bị dữ liệu đến giám sát và huấn luyện lại

Tại sao MLOps quan trọng với AI doanh nghiệp

Trong các tổ chức lớn, MLOps là nền tảng biến các dự án ML rời rạc thành sản phẩm AI có khả năng mở rộng. Nếu không có MLOps, các sáng kiến ML thường bị đình trệ: mô hình không thể triển khai đáng tin cậy, các nhóm làm việc riêng lẻ, và các hiểu biết giá trị từ dữ liệu không bao giờ được đưa vào sản xuất. Ngược lại, MLOps mang lại sự nhất quán, độ tin cậy và khả năng mở rộng cho AI, giúp các nhóm tạo, triển khai và quản lý mô hình hiệu quả, đáng tin cậy và quy mô lớn.

Ưu điểm chính của MLOps

Tổng hợp lại, những lợi ích này mang lại cho doanh nghiệp lợi tức đầu tư (ROI) mạnh mẽ trên AI. Bằng cách tự động hóa công việc thường nhật, phát hiện sớm vấn đề và chuẩn hóa môi trường, MLOps giúp công ty mở rộng dự án AI một cách đáng tin cậy. Các tổ chức thành thạo MLOps sẽ vượt qua giai đoạn thử nghiệm để xây dựng hệ thống sản xuất mang lại giá trị đo lường được cho khách hàng và các bên liên quan.

MLOps mang lại sự nhất quán, khả năng mở rộng và giá trị kinh doanh đo lường được cho AI doanh nghiệp

Thực hành tốt nhất để MLOps hiệu quả

Để đạt được những lợi ích này, các công ty nên tuân theo một số thực hành tốt nhất khi xây dựng pipeline MLOps:

Triển khai thực hành tốt nhất giúp hệ thống AI đáng tin cậy và có khả năng mở rộng

Kết luận

Trong thế giới dữ liệu ngày nay, MLOps là chìa khóa để làm cho AI doanh nghiệp trở nên thực tiễn và bền vững. Nó biến học máy từ các thí nghiệm rời rạc thành hệ thống sản xuất đáng tin cậy. Bằng cách tự động hóa vòng đời ML, thực thi thực hành tốt nhất và thúc đẩy hợp tác, MLOps giúp tổ chức triển khai AI nhanh hơn, quy mô lớn hơn và rủi ro thấp hơn.