Mở đầu

MLOps (Machine Learning Operations) tập hợp các thực hành và công cụ nhằm hỗ trợ xây dựng mô hình và đưa chúng vào sản xuất. Một số tổ chức bắt đầu với các giải pháp tự phát triển (homegrown) để version dữ liệu và lưu mô hình sau mỗi epoch. Tuy nhiên, nhiều nơi chuyển sang dùng các công cụ MLOps chính thức như experiment tracking, collaboration, model serving, và pipeline để xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình. Phải hiểu rõ khả năng của các công cụ MLOps hàng đầu để chọn giải pháp phù hợp với tổ chức của bạn. Khi dùng công cụ bên thứ ba, cần đảm bảo đó phù hợp với workflow kỹ thuật hiện tại.

Sự khác biệt giữa MLOps và DevOps truyền thống

Trong phát triển ứng dụng, việc thay đổi thiết kế dữ liệu sau khi bắt đầu là điều không nên, và viết code là chính. Trong khi đó, tạo và huấn luyện mô hình ML lại là quá trình lặp đi lặp lại (experimentation)—giai đoạn quan trọng hơn cả viết code. MLOps giống như DevOps đối với phần mềm truyền thống: đều tập trung vào cải tiến liên tục (continuous improvement), nhưng trên nền tảng mô hình và dữ liệu.

10 tính năng quan trọng của công cụ MLOps

1. Hỗ trợ từ nhà cung cấp lớn (ví dụ: Kubeflow được hỗ trợ bởi Google…) để đảm bảo cập nhật dài hạn.

2. Tích hợp với Modern Datalake — dữ liệu không cấu trúc dùng MinIO, dữ liệu cấu trúc dùng kho dữ liệu chuyên biệt.

3. Experiment Tracking: ghi lại dataset, model, hyperparameters và metrics để có thể tái tạo kết quả.

4. Hỗ trợ hợp tác: giao diện thân thiện giúp các thành viên theo dõi và chia sẻ kết quả thử nghiệm.

5. Model Packaging: đóng gói mô hình dưới dạng microservice dễ truy cập.

6. Model Serving: tự động triển khai mô hình, nếu không đang có CI/CD pipeline tương ứng.

7. Model Registry: catalog tất cả mô hình, bao gồm cả bản đã triển khai và chưa triển khai sản xuất.

8. Serverless Functions: cho phép chạy code linh hoạt theo container.

9. Data Pipeline: xây dựng pipeline xử lý dữ liệu theo luồng (DAG) có lịch trình.

10. Training Pipeline: tự động hóa toàn bộ quy trình từ dữ liệu vào đến lưu mô hình, hợp tác với serverless & DAG.

Storage và MLOps: Đồng hành không thể thiếu

Dù chọn homegrown hay công cụ bên thứ ba, hạ tầng dữ liệu phải có hiệu năng cao và khả năng mở rộng mạnh mẽ. Nhiều MLOps tự động version dữ liệu và checkpoint mô hình mỗi epoch—đây là lúc MinIO phát huy thế mạnh nhờ khả năng mở rộng dung lượng không giới hạn.

• Với homegrown, MinIO là đủ (S3-compatible, có Python SDK).

• Với MLOps công nghiệp, MinIO enterprise hỗ trợ cache tăng tốc truy cập.

Danh sách mong đợi cho tương lai MLOps

Các công cụ MLOps nên có:

• Tích hợp sâu hơn với Modern Datalake để lưu dữ liệu dạng mở (OTF) thay vì dùng DB mới.

• Khả năng sử dụng bucket từ cơ sở MinIO hiện tại, tránh cài đặt MinIO nhỏ rời rạc.

Kết luận

Bài viết trình bày hướng dẫn xây dựng MLOps từ góc nhìn kiến trúc sư—so sánh giữa tự phát triển (homegrown) và dùng công cụ bên thứ ba, cũng như lưu ý về CI/CD và hạ tầng dữ liệu cần thiết. Dù bắt đầu bằng homegrown, bạn sẽ cần MLOps mạnh hơn khi dự án mở rộng. Việc lựa chọn MLOps phù hợp và kết hợp thiết lập hạ tầng dữ liệu đúng đắn sẽ giúp triển khai Machine Learning hiệu quả và bền vững.

Thông tin hãng cung cấp giải pháp:

Unitas là nhà phân phối ủy quyền tại Việt Nam của các hãng công nghệ lớn của thế giới: Commvault, ExaGrid, VergeIO, Nexsan, DDN, Tintri, MinIO, LogicMonitor, Netgain, Kela, UltraRed, Sling, Quokka, Safous, Hackuity, Cyabra, Cymetrics, ThreatDown, F-Secure, OutSystems, Micas Networks ….

Liên hệ Unitas ngay hôm nay để được tư vấn chi tiết!