Popular MLOps AI tools in Cơ sở hạ tầng include Cerebrium, helping you work more efficiently.
Cerebrium là một nền tảng cơ sở hạ tầng AI không máy chủ được thiết kế để các nhà phát triển triển khai, quản lý và mở rộng các mô hình học máy một cách dễ dàng. Nó trừu tượng hóa cơ sở hạ tầng phức tạp, cung cấp các tính năng như tự động co giãn, khởi động nguội nhanh và truy cập GPU trả theo mức sử dụng, cho phép các nhóm xây dựng các ứng dụng AI hiệu suất cao mà không cần quản lý máy chủ.
ServerlessCông cụ MLOps là các nền tảng được thiết kế để tự động hóa và quản lý toàn bộ vòng đời học máy. Chúng áp dụng các nguyên tắc DevOps vào học máy, tích hợp các đường ống dữ liệu, huấn luyện mô hình, triển khai và giám sát vào một quy trình thống nhất, liên tục. Cách tiếp cận này giúp tăng tốc độ đưa các mô hình ML vào sản xuất, cải thiện độ tin cậy và đơn giản hóa việc bảo trì liên tục. Là một phần quan trọng của Cơ sở hạ tầng AI, các nền tảng MLOps cung cấp khuôn khổ cốt lõi để mở rộng quy mô các ứng dụng AI trong một tổ chức.
Công cụ MLOps rất cần thiết cho các tổ chức chuyển đổi học máy từ giai đoạn nghiên cứu sang sản xuất. Chúng được các kỹ sư ML, nhà khoa học dữ liệu và đội ngũ DevOps sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tài chính để phát hiện gian lận, thương mại điện tử cho hệ thống đề xuất và y tế cho chẩn đoán dự đoán. Mục tiêu là tạo ra các quy trình làm việc có thể tái tạo và duy trì hiệu suất mô hình theo thời gian.
Khi chọn một công cụ MLOps, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với cơ sở hạ tầng đám mây hiện có của bạn (ví dụ: AWS, GCP, Azure) và các nguồn dữ liệu. Đánh giá phạm vi tính năng của nó—liệu bạn cần một nền tảng toàn diện hay các thành phần cụ thể như giám sát hoặc kho đặc trưng. Ngoài ra, hãy đánh giá khả năng mở rộng của công cụ và chuyên môn kỹ thuật mà nhóm của bạn yêu cầu, so sánh giữa các framework tập trung vào mã lệnh và giao diện đồ họa ít mã lệnh.
Đội ngũ khoa học dữ liệu của một công ty thương mại điện tử cần giữ cho mô hình đề xuất sản phẩm của họ luôn được cập nhật với hành vi người dùng mới nhất. Sử dụng nền tảng MLOps, họ xây dựng một đường ống CI/CD/CT tự động kích hoạt một công việc huấn luyện lại mỗi 24 giờ bằng dữ liệu mới. Sau khi huấn luyện, hiệu suất của mô hình được tự động xác thực trên một tập dữ liệu thử nghiệm. Nếu nó đạt đến ngưỡng độ chính xác được xác định trước, nền tảng sẽ tự động triển khai nó vào sản xuất, thay thế mô hình cũ mà không có thời gian chết hoặc sự can thiệp thủ công từ kỹ sư.
Một công ty fintech triển khai một mô hình học máy để phát hiện các giao dịch gian lận. Theo thời gian, những kẻ gian lận thay đổi chiến thuật của chúng, khiến hiệu suất của mô hình bị suy giảm—một hiện tượng được gọi là sự trôi dạt mô hình (model drift). Một nền tảng MLOps liên tục giám sát các dự đoán của mô hình trực tiếp và các thuộc tính thống kê của dữ liệu đầu vào. Khi phát hiện ra sự trôi dạt đáng kể so với phân phối dữ liệu huấn luyện, nó sẽ tự động cảnh báo cho đội ngũ kỹ thuật ML. Bảng điều khiển của nền tảng giúp họ hình dung sự trôi dạt, chẩn đoán nguyên nhân và kích hoạt một đường ống huấn luyện lại với dữ liệu mới được gán nhãn để thích ứng với các mẫu gian lận mới.
Một đội ngũ khoa học dữ liệu lớn đang hợp tác trong một mô hình dự đoán sự rời bỏ của khách hàng. Để tránh sự không nhất quán, họ sử dụng các tính năng theo dõi thử nghiệm và quản lý phiên bản của một nền tảng MLOps. Mỗi lần chạy huấn luyện đều được ghi lại, ghi lại phiên bản mã chính xác, mã băm của tập dữ liệu, các siêu tham số và các chỉ số kết quả. Tạo phẩm mô hình đã được huấn luyện sau đó được lưu trữ trong một sổ đăng ký mô hình trung tâm. Điều này đảm bảo rằng bất kỳ thành viên nào trong nhóm cũng có thể tái tạo hoàn hảo một thử nghiệm cụ thể, so sánh kết quả một cách công bằng và truy xuất phiên bản mô hình chính xác đã được phê duyệt để triển khai, tạo ra một quy trình làm việc minh bạch và có thể kiểm toán.
Trong một tổ chức lớn, nhiều nhóm đang xây dựng các mô hình khác nhau (ví dụ: cho tiếp thị, bán hàng và hỗ trợ) nhưng thường yêu cầu các đặc trưng dữ liệu giống nhau, như 'giá trị vòng đời khách hàng'. Thay vì mỗi nhóm tự tính toán đặc trưng này, họ sử dụng một nền tảng MLOps với kho đặc trưng. Một nhóm kỹ thuật xác định và điền vào kho đặc trưng bằng các đặc trưng chất lượng cao, cập nhật. Các nhóm khoa học dữ liệu sau đó có thể chỉ cần lấy các đặc trưng đã được tính toán trước này để huấn luyện mô hình của họ và để suy luận thời gian thực trong sản xuất. Điều này tiết kiệm thời gian tính toán, ngăn chặn sự chênh lệch giữa huấn luyện và phục vụ, và đảm bảo tính nhất quán trên tất cả các mô hình.
Một đội ngũ tiếp thị muốn thử nghiệm một mô hình nhắm mục tiêu quảng cáo mới so với mô hình hiện tại. Sử dụng công cụ MLOps, họ thực hiện một triển khai theo kiểu vô địch-thách đấu. Nền tảng định tuyến 90% lưu lượng truy cập đến mô hình 'vô địch' hiện có và 10% đến mô hình 'thách đấu' mới. Nó thu thập các chỉ số hiệu suất (như tỷ lệ nhấp chuột) cho cả hai mô hình trong thời gian thực. Sau một tuần, đội ngũ phân tích kết quả trên một bảng điều khiển so sánh. Vì mô hình thách đấu cho thấy sự cải thiện 15%, họ sử dụng nền tảng để nâng cấp nó một cách liền mạch để trở thành nhà vô địch mới, hiện đang phục vụ 100% lưu lượng truy cập.
Một tổ chức tài chính được các cơ quan quản lý yêu cầu phải giải thích các quyết định của mô hình phê duyệt khoản vay và duy trì một dấu vết kiểm toán rõ ràng. Họ sử dụng một nền tảng MLOps cung cấp các tính năng quản trị mô hình mạnh mẽ. Sổ đăng ký mô hình của nền tảng không chỉ lưu trữ tệp nhị phân của mô hình mà còn cả dòng dõi của nó—bao gồm dữ liệu được sử dụng để huấn luyện, mã nguồn và nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm. Khi cần kiểm toán, họ có thể ngay lập tức tạo ra một báo cáo chi tiết về toàn bộ lịch sử của một mô hình. Điều này đảm bảo tuân thủ các quy định như GDPR và cung cấp sự minh bạch về cách thức và lý do các mô hình đưa ra dự đoán của chúng.
MLOps, hay Vận hành Học máy, là một phương pháp thực hành nhằm hợp lý hóa quy trình đưa các mô hình học máy từ giai đoạn phát triển sang sản xuất. Nó kết hợp các nguyên tắc của DevOps với những thách thức độc đáo của vòng đời học máy. Mục tiêu chính của MLOps là tự động hóa và giám sát tất cả các bước xây dựng hệ thống ML, bao gồm thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, triển khai và giám sát hiệu suất liên tục. Điều này đảm bảo rằng các mô hình ML được triển khai một cách đáng tin cậy, được bảo trì hiệu quả và mang lại giá trị nhất quán theo thời gian.
Mặc dù MLOps được lấy cảm hứng từ DevOps, nó giải quyết một số thách thức độc đáo. DevOps chủ yếu quản lý 'mã nguồn' là tài sản chính trong vòng đời phần mềm. Tuy nhiên, MLOps phải quản lý ba thành phần: mã nguồn, mô hình và dữ liệu. Vòng đời cũng phức tạp hơn, bao gồm một giai đoạn thử nghiệm (huấn luyện và xác thực mô hình) không tồn tại trong phát triển phần mềm truyền thống. Hơn nữa, MLOps yêu cầu giám sát liên tục không chỉ cho sức khỏe hệ thống mà còn cho sự suy giảm hiệu suất của mô hình (sự trôi dạt), điều này đòi hỏi các công cụ và quy trình chuyên biệt.
Một nền tảng MLOps toàn diện thường bao gồm một số thành phần chính hoạt động cùng nhau. Đó là:
Các công cụ MLOps được thiết kế cho một môi trường hợp tác và được sử dụng bởi nhiều vai trò. Kỹ sư Học máy sử dụng chúng để xây dựng và tự động hóa các đường ống triển khai. Nhà khoa học Dữ liệu sử dụng chúng để theo dõi các thử nghiệm, quản lý phiên bản mô hình và hiểu hiệu suất trong sản xuất. Kỹ sư DevOps sử dụng chúng để tích hợp các quy trình làm việc ML vào các quy trình CI/CD rộng hơn và quản lý cơ sở hạ tầng. Cuối cùng, Đội ngũ CNTT và Vận hành dựa vào chúng để giám sát sức khỏe và độ tin cậy của các hệ thống AI sản xuất, đảm bảo chúng đáp ứng các thỏa thuận cấp độ dịch vụ.
Việc chọn công cụ MLOps phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
