MLOps là gì? Cách hoạt động mô hình máy học

Bizfly Cloud

2863

14-03-2024

MLOps là tên viết tắt của Machine Learning Operations. Khi thời đại sự số hóa và trí tuệ nhân tạo đang phát triển một cách lớn mạnh thì MLOps nổi lên như một khía cạnh không thể thiếu trong quá trình triển khai và quản lý các mô hình máy học.

Vậy MLOps là gì, tại sao MLOps lại không thể thiếu trong hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo, cùng Bizfly Cloud tìm hiểu thông tin về MLOps qua nội dung bài viết dưới đây!

Khái niệm MLOps là gì?

MLOps không chỉ là khái niệm mới mẻ mà đây còn là phương pháp quan trọng giúp các tổ chức hiệu quả hóa quy trình phát triển, triển khai và quản lý mô hình máy học của mình.

Các hoạt động máy học (MLOps) được biết đến là một tập hợp các phương pháp tự động hóa và đơn giản hóa về quy trình làm việc cũng như triển khai máy học (ML). Máy học và trí tuệ nhân tạo AI được biết là những tính năng mang lại giá trị cốt lõi mà người dùng có thể sử dụng để triển khai giải quyết các vấn đề phức tạp trong thực tế, cùng với đó là đem lại giá trị cho khách hàng.

Hoạt động máy học là một văn hóa và phương pháp triển khai máy học có vai trò hợp nhất việc phát triển ứng dụng máy học (Dev) với triển khai và vận hành hệ thống máy học (Op). Tổ chức của bạn có thể sử dụng hoạt động máy học để tự động hóa và chuẩn hóa quy trình trong suốt vòng đời của máy học. Các quy trình này gồm: Sự phát triển mô hình, kiểm thử, tính năng tích hợp, phát hành và quản lý cơ sở hạ tầng.

Tại sao cần sử dụng MLOps?

Cấp độ cao khi bắt đầu vòng đời máy học, các tổ chức của bạn sẽ cần bắt đầu với việc chuẩn bị dữ liệu. Tìm và nạp dữ liệu thuộc các loại khác nhau từ các nguồn khác nhau và thực hiện hoạt động như tổng hợp là cần thiết giúp làm sạch trùng lặp và kỹ thuật lấy dữ liệu đặc trưng.

Tiếp đến, người dùng sử dụng dữ liệu để đào tạo và xác thực mô hình ML. Sau đó mới tiến hành triển khai mô hình đã được đào tạo và xác thực dưới dạng dịch vụ dự đoán mà các ứng dụng khác có thể truy cập thông qua API.

Trong quá trình phân tích dữ liệu thăm dò thường xuyên yêu cầu người dùng thử nghiệm với các mô hình khác nhau đến khi phiên bản mô hình tốt nhất sẵn sàng có để triển khai. Việc này cũng dẫn đến việc sẽ triển khai được phiên bản mô hình và lập phiên bản dữ liệu thường xuyên. Thực hiện theo dõi thử nghiệm và quản lý quy trình đào tạo ML cũng là điều thiết yếu trước khi các ứng dụng của bạn còn có thể tích hợp hoặc sử dụng mô hình trong mã của ứng dụng.

Sử dụng MLOps rất quan trọng trong quản lý một cách có hệ thống và đồng thời việc phát hành các mô hình ML mới với mã ứng dụng cũng như các thay đổi đối với dữ liệu. Việc triển khai MLOps tối ưu coi như tài sản ML tương tự như các tài sản phần mềm khác của môi trường tích hợp và phân phối liên tục.

Khi người sử dụng triển khai các mô hình ML cùng với các ứng dụng và dịch vụ mà mô hình sử dụng cùng những ứng dụng và dịch vụ sử dụng mô hình như một phần của quy trình phát hành hợp nhất.

MLOps chính là nền tảng, trong đó ML giúp các cá nhân hay các doanh nghiệp triển khai các giải pháp giúp mở khóa các nguồn doanh thu chưa khai thác, điều này giúp tiết kiệm thời gian và cùng với đó là giảm chi phí bằng cách tạo quy trình làm việc hiệu quả, đồng thời tận dụng phân tích dữ liệu để ra quyết định và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Các nguyên tắc MLOps là gì?

Chi tiết các nguyên tắc MLOps là gì, cùng tìm hiểu 4 nguyên tắc của MLOps dưới đây:

Kiểm soát phiên bản

Quy trình kiểm soát phiên bản có liên quan đến việc theo dõi sự thay đổi ở trong tài sản ML để tái tạo kết quả và có thể thực hiện quay lui về phiên bản trước đó nếu cần thiết. Ở trong mọi mã đào tạo hoặc thông số mô hình ML đều sẽ trải qua giai đoạn xem xét mã. Khi đó mỗi mô hình đều được tạo phiên bản để giúp đào tạo mô hình ML có thể tái tạo và kiểm tra được.

Khả năng tái tạo và quy trình làm việc ML đóng vai trò rất quan trọng ở mọi giai đoạn từ việc xử lý dữ liệu đến việc triển khai mô hình ML. Đây còn có nghĩa là mỗi giai đoạn sẽ còn tạo ra được các kết quả giống với nhau với một dữ liệu đầu vào.

Automation

Quá trình tự động hóa các giai đoạn khác nhau ở trong quy trình ML được thực hiện với mục đích đảm bảo khả năng lặp lại, có tính nhất quán và khả năng điều chỉnh quy mô. Đây còn là giai đoạn từ tải nhập dữ liệu cũng như xử lý trước, thực hiện đào tạo mô hình và xác thực đến việc triển khai.

Một số yếu tố có thể kích hoạt đào tạo và triển khai mô hình tự động gồm:

• Khi nhắn tin
• Trong quá trình thay đổi về dữ liệu
• Giám sát hoặc lên lịch cho các sự kiện
• Thay đổi về mã đào tạo mô hình
• Thay đổi về mã ứng dụng của mô hình

Đối với tính năng kiểm thử tự động còn giúp người dùng phát hiện sớm các vấn đề để có thể nhanh chóng khắc phục lỗi và rút ra được bài học. Tự động hóa hiệu quả hơn so với cơ sở hạ tầng dưới dạng mã. Người dùng có thể sử dụng các công cụ để xác định và quản lý cơ sở hạ tầng. Vì thế cũng giúp đảm bảo cơ sở hạ tầng có thể thực hiện tái tạo và có thể được triển khai một cách nhất quán trên nhiều môi trường khác nhau.

X liên tục

Dựa vào tự động hóa bạn có thể liên tục chạy kiểm thử và triển khai mã trên quy trình ML của mình. Trong MLOps liên tục đề cập đến bốn hoạt động xảy ra liên tục, nếu có bất kỳ thay đổi nào được thực hiện ở bất kỳ đâu trong hệ thống.

Việc tích hợp liên tục mở rộng việc xác thực và kiểm thử mã đối với dữ liệu và mô hình trong quy trình. Thực hiện phân phối liên tục tự động triển khai mô hình mới được đào tạo hoặc dịch vụ dự đoán mô hình đào tạo liên tục tự động đào tạo các mô hình ML để triển khai lại.

Quản trị mô hình

Quá trình quản trị có liên quan đến việc quản lý tất cả các khía cạnh của hệ thống máy học để hoạt động hiệu quả. Vì vậy, nên thực hiện nhiều các hoạt động để quản trị như:

• Thực hiện thúc đẩy sự cộng tác chặt chẽ giữa các nhà khoa học dữ liệu hay các kỹ sư và các bên có liên quan của doanh nghiệp.
• Cần sử dụng tài liệu rõ ràng, thực hiện với các kênh truyền thông hiệu quả để có thể đảm bảo mọi người đều thống nhất.
• Thực hiện sử dụng tài liệu rõ ràng, các kênh truyền thông hiệu quả để đảm bảo rằng mọi người đều thống nhất.
• Thực hiện thiết lập cơ chế thu thập phản hồi về dự đoán mô hình và đào tạo lại các mô hình.
• Cần đảm bảo dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ truy cập vào các mô hình và cơ sở hạ tầng được bảo mật, cùng với các yêu cầu tuân thủ được đáp ứng.

Ngoài ra, sau khi thực hiện cần có một quy trình có cấu trúc để đánh giá, xác thực và phê duyệt về các mô hình trước khi chúng có thể đi vào hoạt động.

MLOps mang lại những lợi ích gì?

ML sẽ giúp cho các tổ chức thực hiện phân tích dữ liệu và thu thập thông tin chuyên sâu hiệu quả để đưa ra quyết định. Tuy nhiên, đây còn là lĩnh vực sáng tạo và thử nghiệm đi kèm với cả các thách thức riêng.

Trường hợp người dùng muốn bảo vệ dữ liệu nhạy cảm với ngân sách nhỏ, thiếu kỹ năng và công nghệ không phát triển thì điều này sẽ hạn chế rất nhiều về thành công của một dự án. Nếu không có sự kiểm soát và hướng dẫn, chi phí có thể tăng và các đội ngũ khoa học dữ liệu có thể không đạt được kết quả mong muốn.

MLOps không chỉ là một hệ thống hỗ trợ cho các dự án ML, mà còn là một bản đồ chỉ đường dẫn dắt chúng tới thành công, bất kể những ràng buộc cụ thể nào. Điểm danh một số lợi ích chính của việc triển khai MLOps dưới đây:

Rút ngắn thời gian đưa ra thị trường

MLOps cung cấp một khung làm việc để tổ chức có thể đạt được mục tiêu khoa học dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Các nhà phát triển và quản lý có thể quản lý mô hình một cách chiến lược và linh hoạt hơn. Các kỹ sư ML có thể cung cấp cơ sở hạ tầng thông qua các tệp cấu hình khai báo để bắt đầu các dự án một cách mượt mà hơn.

Tự động hóa việc tạo và triển khai mô hình

MLOps giúp giảm thiểu thời gian đưa ra thị trường và chi phí vận hành bằng cách tự động hóa quy trình tạo và triển khai mô hình. Điều này giúp các nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng khám phá dữ liệu tổ chức để tạo ra giá trị kinh doanh.

Cải thiện năng suất

Các biện pháp MLOps tăng năng suất và tăng tốc độ phát triển các mô hình ML bằng cách chuẩn hóa môi trường phát triển, tái sử dụng mô hình và tạo ra các quy trình có thể lặp lại để thử nghiệm và đào tạo mô hình nhanh chóng.

Triển khai mô hình hiệu quả

MLOps giúp cải thiện việc khắc phục sự cố và quản lý mô hình trong môi trường sản xuất bằng cách theo dõi hiệu năng của mô hình và chọn phiên bản phù hợp cho các trường hợp sử dụng kinh doanh khác nhau. Đồng thời, việc tích hợp quy trình làm việc của mô hình với CI/CD giúp duy trì chất lượng cho mô hình sau các nâng cấp và điều chỉnh.

Cách triển khai MLOps trong tổ chức

Có ba cấp độ triển khai MLOps, mỗi cấp độ tương ứng với một mức độ tự động hóa khác nhau trong tổ chức của bạn.

MLOps cấp 0

Ở cấp này, tổ chức thực hiện các quy trình làm việc ML hoàn toàn thủ công, do các nhà khoa học dữ liệu điều hành. Mỗi bước từ chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình đến xác thực mô hình đều được thực hiện bằng tay. Các mô hình sau đó được triển khai thông qua việc chuyển giao từ nhóm khoa học dữ liệu sang nhóm kỹ thuật triển khai.

Tuy nhiên, điều này dẫn đến việc phát hành mô hình không thường xuyên và thiếu tính liên tục trong việc đào tạo và triển khai.

MLOps cấp 1

Ở cấp này, tổ chức bắt đầu tự động hóa quy trình ML để đào tạo mô hình liên tục. Các mô hình được đào tạo với dữ liệu mới và triển khai theo một quy trình được tự động hóa. Điều này bao gồm quy trình thử nghiệm ML nhanh chóng, đào tạo mô hình liên tục trong môi trường sản xuất và triển khai mô hình cùng một quy trình trong các môi trường khác nhau.

MLOps cấp 2

Đây là cấp độ cao nhất của MLOps, dành cho các tổ chức muốn thử nghiệm nhiều và thường xuyên tạo ra các mô hình mới. MLOps cấp 2 yêu cầu tất cả các yếu tố của cấp 1 và bổ sung thêm các tính năng như trình điều phối quy trình ML, sổ đăng ký mô hình và ba giai đoạn lặp lại trên quy mô lớn để đảm bảo phân phối liên tục mô hình.

Vì có nhiều quy trình ML đang hoạt động, việc thiết lập MLOps cấp 2 đòi hỏi tất cả các cấu hình từ MLOps cấp 1. Ngoài ra, MLOps cấp 2 còn yêu cầu các yếu tố sau:

• Trình điều phối quy trình ML: Điều này bao gồm việc quản lý quy trình của các mô hình ML, đảm bảo sự tương tác hợp lý giữa các bước trong quy trình và theo dõi hiệu suất của chúng.
• Sổ đăng ký mô hình: Đây là một công cụ để theo dõi các phiên bản và thông tin chi tiết về các mô hình ML, bao gồm lịch sử đào tạo, thử nghiệm và triển khai.

Ba giai đoạn sau lặp lại trên quy mô lớn đối với nhiều quy trình ML để đảm bảo phân phối liên tục mô hình:

• Xây dựng quy trình: Liên tục thử nghiệm các mô hình mới và thuật toán ML mới, đồng thời đảm bảo rằng các bước thử nghiệm được điều phối một cách chính xác. Giai đoạn này tạo ra mã nguồn cho quy trình ML, với mã được lưu trữ trong một kho lưu trữ nguồn.
• Triển khai quy trình: Tiếp theo, xây dựng mã nguồn và chạy các kiểm thử để thu thập các thành phần của quy trình để triển khai. Kết quả là một quy trình được triển khai, bao gồm triển khai mô hình mới.
• Phân phối quy trình: Cuối cùng, phân phối quy trình như một dịch vụ dự đoán cho các ứng dụng. Dữ liệu thống kê về dịch vụ dự đoán của mô hình được thu thập từ dữ liệu trực tiếp. Kết quả của giai đoạn này là một bộ kích hoạt để chạy quy trình hoặc một chu kỳ thử nghiệm mới.

Điểm khác biệt giữa MLOps và DevOps là gì?

Cả MLOps và DevOps đều là các phương pháp nhằm tối ưu hóa quy trình phát triển, triển khai và giám sát ứng dụng phần mềm.

• DevOps nhắm đến việc giảm thiểu khoảng cách giữa đội ngũ phát triển và đội ngũ vận hành. Đối với DevOps, quan trọng là đảm bảo các thay đổi mã được tự động kiểm thử, tích hợp và triển khai một cách hiệu quả và đáng tin cậy. Phương pháp này thúc đẩy văn hóa cộng tác để đạt được chu kỳ phát hành nhanh hơn, cải thiện chất lượng ứng dụng và tối ưu hóa sử dụng tài nguyên.
• MLOps, ngược lại là một bộ các phương pháp tốt nhất được thiết kế đặc biệt cho các dự án máy học. Trái với việc triển khai và tích hợp phần mềm truyền thống, các mô hình máy học mang lại những thách thức độc đáo. Những thách thức này liên quan đến việc thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình, xác thực, triển khai và giám sát, cũng như việc đào tạo lại mô hình một cách liên tục.

Khi MLOps tập trung vào tự động hóa vòng đời của máy học. Nó đảm bảo rằng các mô hình không chỉ được phát triển mà còn được triển khai, giám sát và đào tạo lại một cách có hệ thống và lặp đi lặp lại. MLOps lại đem các nguyên tắc của DevOps vào lĩnh vực máy học, giúp triển khai mô hình máy học nhanh hơn, chính xác hơn theo thời gian và đảm bảo rằng các mô hình máy học cung cấp giá trị kinh doanh thực sự.

Kết luận

Như vậy, MLOps không chỉ là một xu hướng mới mẻ mà còn là một yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo rằng các dự án trí tuệ nhân tạo được triển khai và vận hành một cách hiệu quả và bền vững. Với cách kết hợp các nguyên tắc và công cụ từ lĩnh vực phát triển phần mềm với yêu cầu đặc biệt của máy học, MLOps giúp tạo ra một môi trường làm việc kỹ thuật chặt chẽ, linh hoạt và tự động hóa. Dựa vào đó việc triển khai và quản lý các mô hình máy học trở nên mạnh mẽ và hiệu quả hơn bao giờ hết, giúp các tổ chức tận dụng tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo.