Popular Quản lý cơ sở hạ tầng AI tools in MLOps include PloyD, helping you work more efficiently.
PloyD là một nền tảng vận hành AI doanh nghiệp được thiết kế để hợp lý hóa quá trình đưa các mô hình và ứng dụng AI vào sản xuất. Nó giải quyết các thách thức phổ biến như tắc nghẽn tốc độ phát triển, phức tạp về hạ tầng, hiệu quả nhóm và tuân thủ bảo mật, cho phép các tổ chức triển khai, quản lý và mở rộng các giải pháp AI một cách tự tin và nhanh chóng.
Hệ thống RAGCác công cụ Quản lý cơ sở hạ tầng cho MLOps là các nền tảng chuyên dụng để cấp phát, mở rộng và tối ưu hóa các tài nguyên tính toán cần thiết cho vòng đời học máy. Các công cụ này tự động hóa việc quản lý phần cứng như GPU và CPU, dù là tại chỗ hay trên đám mây, bằng cách điều phối các môi trường được container hóa. Giá trị chính của chúng nằm ở việc cải thiện việc sử dụng tài nguyên, giảm chi phí điện toán đám mây và tăng tốc quy trình từ thử nghiệm đến sản xuất cho các mô hình AI. Là lớp nền tảng của một ngăn xếp MLOps, chúng cung cấp môi trường ổn định và có thể mở rộng cần thiết để huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình một cách hiệu quả.
Các công cụ này rất cần thiết cho các kỹ sư MLOps, các nhóm DevOps hỗ trợ các sáng kiến AI và các nhóm khoa học dữ liệu trong các tổ chức chạy nhiều hoặc các mô hình học máy quy mô lớn. Các kịch bản phổ biến bao gồm quản lý một cụm GPU được chia sẻ trong một viện nghiên cứu để đảm bảo quyền truy cập công bằng, tự động hóa cơ sở hạ tầng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), hoặc tối ưu hóa chi tiêu đám mây cho bộ phận AI của một công ty.
Khi chọn một công cụ Quản lý cơ sở hạ tầng, hãy xem xét khả năng tương thích của nó với thiết lập hiện tại của bạn (tại chỗ, đám mây cụ thể hoặc hybrid). Đánh giá khả năng tích hợp của nó với các công cụ MLOps khác để theo dõi thử nghiệm và CI/CD. Đánh giá công nghệ nền tảng của nó, chẳng hạn như sự phụ thuộc vào Kubernetes, và xem xét trải nghiệm người dùng cho cả các nhà khoa học dữ liệu và các kỹ sư chuyên trách. Cuối cùng, phân tích các tính năng quản lý chi phí của nó để đảm bảo nó phù hợp với mục tiêu tối ưu hóa ngân sách của bạn.
Phòng thí nghiệm nghiên cứu AI của một trường đại học có một số lượng hạn chế các GPU cao cấp được chia sẻ cho hàng chục sinh viên và nhà nghiên cứu. Một quản trị viên MLOps sử dụng công cụ quản lý cơ sở hạ tầng để tạo ra một hệ thống lập lịch công bằng. Công cụ này cho phép họ đặt hạn ngạch tài nguyên, ưu tiên các công việc quan trọng và cung cấp một giao diện đơn giản để người dùng gửi các tác vụ huấn luyện của họ. Điều này giúp ngăn chặn xung đột tài nguyên, tối đa hóa việc sử dụng phần cứng đắt tiền và cung cấp khả năng hiển thị rõ ràng về việc ai đang sử dụng tài nguyên nào tại bất kỳ thời điểm nào.
Một công ty khởi nghiệp AI cần huấn luyện một mô hình thị giác máy tính mới trên một tập dữ liệu lớn. Thay vì cấu hình thủ công các phiên bản đám mây, kỹ sư MLOps của họ xác định một mẫu môi trường huấn luyện trong công cụ quản lý cơ sở hạ tầng. Khi một nhà khoa học dữ liệu bắt đầu một lượt huấn luyện, công cụ sẽ tự động cấp phát một cụm gồm 10 phiên bản GPU trên AWS, cài đặt tất cả các phụ thuộc cần thiết từ một ảnh Docker, chạy công việc, và sau đó chấm dứt tất cả các phiên bản khi hoàn thành. Việc tự động hóa này tiết kiệm hàng giờ thiết lập thủ công và giảm chi phí đám mây bằng cách đảm bảo tài nguyên chỉ hoạt động khi cần thiết.
Hóa đơn đám mây hàng tháng của một doanh nghiệp lớn cho việc huấn luyện mô hình AI quá cao. Một nhóm MLOps triển khai một công cụ quản lý cơ sở hạ tầng để giành quyền kiểm soát. Bảng điều khiển của công cụ cho thấy nhiều phiên bản GPU mạnh mẽ bị bỏ không hoạt động qua đêm. Họ cấu hình các chính sách để tự động tắt hoặc ngủ đông các không gian làm việc không hoạt động. Hơn nữa, công cụ này giúp họ tận dụng các phiên bản spot rẻ hơn cho các công việc huấn luyện không quan trọng bằng cách tự động xử lý các gián đoạn và tiếp tục. Trong vòng ba tháng, họ đã giảm chi tiêu tính toán đám mây hơn 30% mà không ảnh hưởng đến năng suất của nhóm.
Một nhóm khoa học dữ liệu thường xuyên gặp phải vấn đề "nó hoạt động trên máy của tôi", khi mã nguồn thất bại trong môi trường sản xuất do sự khác biệt về môi trường cục bộ. Sử dụng công cụ quản lý cơ sở hạ tầng, trưởng nhóm xác định một môi trường phát triển được container hóa, tiêu chuẩn với các phiên bản cụ thể của Python, CUDA và các thư viện chính. Giờ đây, mọi nhà khoa học dữ liệu đều có thể khởi chạy một không gian làm việc giống hệt, được cấu hình sẵn chỉ bằng một cú nhấp chuột, dù là ở cục bộ hay trên đám mây. Điều này đảm bảo khả năng tái tạo, đơn giản hóa quá trình giới thiệu cho các thành viên mới trong nhóm và loại bỏ các lỗi liên quan đến môi trường trong quá trình triển khai.
Một tổ chức tài chính phải huấn luyện các mô hình trên dữ liệu khách hàng nhạy cảm không thể rời khỏi trung tâm dữ liệu tại chỗ của họ. Tuy nhiên, họ muốn sử dụng đám mây công cộng cho các tác vụ ít nhạy cảm hơn như tiền huấn luyện trên các tập dữ liệu công khai. Họ sử dụng một công cụ quản lý cơ sở hạ tầng hybrid-cloud cung cấp một giao diện duy nhất để quản lý cả cụm Kubernetes tại chỗ và tài khoản GCP của họ. Điều này cho phép họ lên lịch các công việc một cách liền mạch đến môi trường phù hợp dựa trên các chính sách bảo mật dữ liệu, trong khi các nhà khoa học dữ liệu có một trải nghiệm thống nhất bất kể việc tính toán diễn ra ở đâu.
Một công ty bán lẻ triển khai một công cụ đề xuất thời gian thực dưới dạng một microservice trên Kubernetes. Công cụ quản lý cơ sở hạ tầng của họ được cấu hình để giám sát dịch vụ sản xuất này. Nó tự động mở rộng số lượng pod suy luận dựa trên lưu lượng người dùng đến, đảm bảo độ trễ thấp trong giờ mua sắm cao điểm. Nếu một pod không phản hồi, hệ thống sẽ tự động phát hiện lỗi và thay thế nó bằng một pod khỏe mạnh, đảm bảo dịch vụ luôn sẵn sàng cho khách hàng 24/7. Việc quản lý tự động này rất quan trọng để duy trì một ứng dụng AI đáng tin cậy, cấp sản xuất.
Quản lý Cơ sở hạ tầng AI đề cập đến các công cụ và quy trình được sử dụng để cấp phát, quản lý và tối ưu hóa các tài nguyên phần cứng và phần mềm cần thiết cho toàn bộ vòng đời học máy. Các công cụ này nằm giữa phần cứng thô (như GPU trên đám mây hoặc tại chỗ) và các nhà khoa học dữ liệu, tự động hóa các tác vụ phức tạp như lập lịch tài nguyên, thiết lập môi trường và tự động mở rộng. Mục tiêu chính của chúng là làm cho việc sử dụng tài nguyên tính toán hiệu quả hơn, tiết kiệm chi phí hơn và có thể tái tạo cho việc phát triển AI.
Một nền tảng MLOps nhằm mục đích bao quát toàn bộ vòng đời học máy, bao gồm phiên bản hóa dữ liệu, theo dõi thử nghiệm, sổ đăng ký mô hình và các đường ống triển khai. Quản lý Cơ sở hạ tầng là một thành phần tập trung hơn, nền tảng hơn trong vòng đời đó. Nó xử lý cụ thể các tài nguyên tính toán ('ở đâu' và 'như thế nào') mà tất cả các quy trình MLOps khác chạy trên đó. Mặc dù một số nền tảng MLOps toàn diện bao gồm các tính năng quản lý cơ sở hạ tầng, nhiều tổ chức sử dụng một công cụ cơ sở hạ tầng chuyên dụng tích hợp với các công cụ MLOps tốt nhất khác.
Khi đánh giá các công cụ này, hãy tập trung vào các tính năng cốt lõi sau:
Người dùng chính là các Kỹ sư MLOps và Kỹ sư DevOps, những người chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì nền tảng AI/ML cho tổ chức của họ. Tuy nhiên, các công cụ này cũng mang lại giá trị đáng kể cho các Nhà khoa học dữ liệu bằng cách cho phép họ tự phục vụ truy cập vào các tài nguyên tính toán mà không cần chuyên môn sâu về cơ sở hạ tầng. Ngoài ra, các Quản trị viên CNTT và các nhóm Tài chính sử dụng các tính năng giám sát và báo cáo để quản lý tài sản phần cứng và kiểm soát chi tiêu đám mây.
Kubernetes đã trở thành tiêu chuẩn thực tế cho việc điều phối container, điều này rất quan trọng đối với các khối lượng công việc AI hiện đại. Nó cung cấp một nền tảng vững chắc để triển khai, mở rộng và quản lý các ứng dụng phức tạp, được container hóa. Đối với AI, điều này có nghĩa là nó có thể quản lý hiệu quả các tài nguyên GPU, xử lý việc mở rộng các công việc huấn luyện hoặc dịch vụ suy luận, và cung cấp khả năng tự phục hồi để đảm bảo độ tin cậy. Nhiều công cụ quản lý cơ sở hạ tầng AI tiên tiến được xây dựng trên nền tảng Kubernetes để tận dụng sức mạnh và sự linh hoạt của nó cho các thách thức cụ thể của ML.
