Popular MLOps AI tools in Nó include getdynamiq, helping you work more efficiently.
Dynamiq là một nền tảng vận hành toàn diện cho doanh nghiệp để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI có tính tự hành (agentic AI). Nền tảng này tinh giản toàn bộ vòng đời phát triển, từ tạo mẫu nhanh và tích hợp dữ liệu với RAG đến triển khai tại chỗ an toàn và tinh chỉnh LLM, tất cả đều trong cơ sở hạ tầng của riêng bạn.
Giải pháp Doanh nghiệpCác công cụ MLOps (Vận hành Học máy) cung cấp một tập hợp các phương pháp và công nghệ để triển khai và duy trì các mô hình học máy trong môi trường sản xuất một cách đáng tin cậy và hiệu quả. Chúng kết hợp các nguyên tắc từ học máy, DevOps và kỹ thuật dữ liệu để tự động hóa và hợp lý hóa toàn bộ vòng đời ML. Cách tiếp cận này giúp tăng tốc độ đưa mô hình từ giai đoạn thử nghiệm sang sản xuất, cải thiện sự ổn định vận hành và đảm bảo quản trị. Các công cụ MLOps thu hẹp khoảng cách quan trọng giữa việc phát triển mô hình của các nhà khoa học dữ liệu và việc triển khai của các nhóm vận hành.
Các công cụ MLOps rất cần thiết cho các tổ chức đang mở rộng quy mô các sáng kiến AI của mình. Chúng được sử dụng rộng rãi trong các ngành như tài chính để quản lý các mô hình phát hiện gian lận, thương mại điện tử để duy trì các công cụ đề xuất thời gian thực, và y tế để triển khai và giám sát các mô hình chẩn đoán dưới sự tuân thủ quy định nghiêm ngặt.
Khi chọn một công cụ MLOps, hãy xem xét quy mô các dự án ML của bạn, khả năng tích hợp với cơ sở hạ tầng đám mây hiện có (ví dụ: AWS, Azure, GCP) và chuyên môn kỹ thuật của nhóm bạn. Đánh giá xem bạn cần một nền tảng toàn diện hay các thành phần cụ thể như theo dõi thử nghiệm hoặc giám sát mô hình. Ngoài ra, hãy đánh giá sự hỗ trợ của công cụ đối với các tính năng quản trị, bảo mật và cộng tác.
Đội ngũ khoa học dữ liệu của một công ty bán lẻ sử dụng nền tảng MLOps để xây dựng một đường ống CI/CD cho mô hình dự báo nhu cầu của họ. Khi dữ liệu bán hàng hàng tuần mới được nhập vào, đường ống sẽ tự động kích hoạt một công việc huấn luyện lại. Sau đó, công cụ sẽ xác thực hiệu suất của mô hình mới dựa trên một tập dữ liệu thử nghiệm. Nếu nó đáp ứng ngưỡng độ chính xác được xác định trước, nó sẽ được tự động đóng gói và triển khai vào môi trường sản xuất, thay thế phiên bản cũ mà không có thời gian chết. Điều này đảm bảo dự báo luôn dựa trên dữ liệu gần đây nhất mà không cần sự can thiệp thủ công.
Một công ty fintech triển khai mô hình chấm điểm tín dụng bằng công cụ MLOps. Tính năng giám sát của công cụ liên tục theo dõi sự phân bổ của dữ liệu đầu vào (ví dụ: thu nhập, tuổi của người nộp đơn) và kết quả dự đoán của mô hình. Nó sẽ tự động đưa ra cảnh báo khi phát hiện sự trôi dạt dữ liệu đáng kể, nghĩa là dữ liệu sản xuất không còn giống với dữ liệu huấn luyện. Cảnh báo sớm này cho phép nhóm ML điều tra nguyên nhân, chẳng hạn như điều kiện kinh tế thay đổi, và kích hoạt quy trình huấn luyện lại trước khi độ chính xác của mô hình suy giảm và dẫn đến các quyết định cho vay kém.
Một nhóm nghiên cứu tại một công ty công nghệ sinh học đang phát triển một mô hình để dự đoán cấu trúc protein. Họ sử dụng một công cụ MLOps có khả năng theo dõi thử nghiệm. Đối với mỗi lần chạy huấn luyện, công cụ sẽ tự động ghi lại commit Git của mã, phiên bản tập dữ liệu, tất cả các siêu tham số và các chỉ số hiệu suất kết quả. Điều này tạo ra một bản ghi đầy đủ và bất biến, cho phép các nhà nghiên cứu dễ dàng so sánh các cách tiếp cận khác nhau, tái tạo lại các kết quả trong quá khứ một cách đáng tin cậy và cộng tác bằng cách chia sẻ các lần chạy thử nghiệm cụ thể. Nó loại bỏ nhu cầu sử dụng bảng tính thủ công và đảm bảo khả năng kiểm toán đầy đủ của quá trình nghiên cứu.
Một nền tảng thương mại điện tử sử dụng kho đặc trưng (feature store), một thành phần quan trọng trong ngăn xếp MLOps của họ, để quản lý dữ liệu hoạt động của người dùng. Các kỹ sư dữ liệu tạo ra các đặc trưng như 'giá_trị_mua_hàng_trung_bình' và 'số_ngày_kể_từ_lần_xem_cuối' và lưu trữ chúng trong kho đặc trưng. Sau đó, đội ngũ khoa học dữ liệu sử dụng chính xác các đặc trưng này để huấn luyện mô hình đề xuất của họ. Khi một người dùng truy cập trang web, dịch vụ đề xuất trực tiếp sẽ truy vấn cùng một kho đặc trưng để lấy các đặc trưng thời gian thực. Điều này đảm bảo sự nhất quán hoàn hảo giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu phục vụ, loại bỏ hiện tượng lệch pha huấn luyện-phục vụ (training-serving skew), một nguyên nhân phổ biến gây ra các vấn đề về hiệu suất mô hình trong sản xuất.
Một tổ chức chăm sóc sức khỏe phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt đối với các mô hình AI chẩn đoán của mình. Họ sử dụng một nền tảng MLOps với sổ đăng ký mô hình để duy trì một dấu vết kiểm toán đầy đủ. Mỗi phiên bản mô hình được lưu trữ trong sổ đăng ký với siêu dữ liệu liên quan, bao gồm dữ liệu mà nó được huấn luyện, kết quả xác thực và sự chấp thuận từ hội đồng đánh giá lâm sàng. Khi triển khai một mô hình, nền tảng đảm bảo chỉ những phiên bản đã được phê duyệt mới có thể được đưa vào sản xuất. Điều này cung cấp khả năng truy xuất nguồn gốc và trách nhiệm giải trình hoàn chỉnh, đơn giản hóa các cuộc kiểm toán quy định và đảm bảo an toàn cho bệnh nhân.
Một doanh nghiệp lớn có các nhóm khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và vận hành CNTT riêng biệt. Một nền tảng MLOps hoạt động như một trung tâm hợp tác. Các nhà khoa học dữ liệu có thể phát triển các mô hình trong sổ tay ưa thích của họ và sử dụng SDK của nền tảng để đóng gói chúng. Sau đó, các kỹ sư dữ liệu xác định và tự động hóa các đường ống dữ liệu cung cấp cho các mô hình này trong cùng một nền tảng. Cuối cùng, nhóm vận hành CNTT sử dụng giao diện của nền tảng để quản lý việc triển khai, giám sát hiệu suất và thiết lập cảnh báo, tất cả trong một quy trình làm việc được tiêu chuẩn hóa và thống nhất. Điều này phá vỡ các rào cản và tăng tốc con đường từ ý tưởng đến sản xuất.
MLOps, hay Vận hành Học máy, là một lĩnh vực áp dụng các nguyên tắc DevOps vào vòng đời học máy. Mục tiêu chính của nó là tự động hóa và hợp lý hóa quy trình xây dựng, kiểm thử, triển khai và giám sát các mô hình ML trong môi trường sản xuất. Các công cụ MLOps tạo điều kiện cho sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML và các nhóm vận hành để đảm bảo các mô hình được cung cấp nhanh chóng, đáng tin cậy và ở quy mô lớn. Các phương pháp chính bao gồm tích hợp liên tục/phân phối liên tục (CI/CD) cho các mô hình, theo dõi thử nghiệm và giám sát mô hình sản xuất.
MLOps mở rộng các nguyên tắc của DevOps để giải quyết những phức tạp độc đáo của học máy. Trong khi DevOps tập trung vào vòng đời của phần mềm truyền thống (mã), MLOps quản lý một vòng đời phức tạp hơn bao gồm ba thành phần: mã, dữ liệu và mô hình. Các điểm khác biệt chính bao gồm:
Một đường ống MLOps đầu cuối điển hình bao gồm một số giai đoạn tự động. Mặc dù chi tiết cụ thể có thể khác nhau, hầu hết đều bao gồm:
Việc lựa chọn công cụ MLOps phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu và bối cảnh cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Các công cụ MLOps được thiết kế để cộng tác giữa nhiều vai trò liên quan đến vòng đời học máy. Những người dùng chính bao gồm:
