MLOps là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Trong thế giới điện toán hiện đại này, hầu hết mọi thứ đã bắt đầu sử dụng mô hình MLOps hoặc trí tuệ nhân tạo (AI). Điều này có nghĩa là ngày càng có nhiều mô hình ML/AI được tạo ra và triển khai để nâng cao nhu cầu giám sát và kiểm soát chất lượng. Cùng Techie tìm hiểu MLOps là gì và các dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp bạn đang cần MLOps để kịp đưa ra những giải pháp cải thiện hiệu quả.

MLOps là gì?

MLOps là một khái niệm và phương pháp hợp nhất giữa khoa học dữ liệu (data science) và quản lý hệ thống (operations) để triển khai, quản lý và duy trì mô hình học máy (machine learning) trong môi trường sản xuất. Áp dụng các nguyên tắc MLOps, các tổ chức có thể nâng cao quy trình học máy của mình, tăng tốc độ và chất lượng phát triển mô hình, cuối cùng đạt được kết quả kinh doanh tốt hơn.

Vai trò của MLOps là gì?

Vai trò chính của MLOps là tạo ra một quy trình tự động hóa và chuẩn hóa để làm việc với mô hình học máy từ giai đoạn phát triển đến triển khai và duy trì. Sau đây là một vài lý do giải thích tại sao chúng ta cần nó:

• Hiệu quả: Thông qua vòng đời DevOps, mô hình MLOps có chu kỳ phát triển nhanh hơn. Điều này là do việc kiểm tra và giám sát giúp xác định nhanh các vấn đề tiềm ẩn. Bên cạnh đó, điều này còn cho phép các nhà phát triển hiểu rõ hơn và khắc phục các vấn đề hiện tại. Quá trình hiệu quả này làm tăng sự phát triển tổng thể đồng thời tạo ra các mô hình chất lượng cao hơn.
• Khả năng mở rộng: Khi số lượng mô hình tăng lên, hệ thống giảm sát của MLOps sẽ hỗ trợ giám sát, kiểm soát và quản lý hàng nghìn mô hình cùng một lúc. Khả năng này giúp đơn giản hóa đáng kể các vấn đề và cảnh báo trước khi sự cố xảy ra.
• Giảm thiểu rủi ro: MLOps giúp đưa các mô hình thông qua quá trình xem xét kỹ lưỡng và nhiều biện pháp kiểm tra để mang lại tính minh bạch cao hơn, đồng thời tạo ra một mô hình tuân thủ chính sách vượt qua tất cả các trường hợp thử nghiệm.

Các khía cạnh cần xem xét khi triển khai MLOps là gì?

Tiêu chuẩn hóa và tự động hóa: Tiêu chuẩn hóa và tự động hóa là điều cần thiết để mở rộng hệ thống ML một cách hiệu quả. Mô hình trưởng thành MLOps có thể giúp các tổ chức xác định và triển khai các quy trình tiêu chuẩn cũng như các phương pháp hay nhất để phát triển, thử nghiệm, triển khai và giám sát ML ở cấp độ phù hợp.

Hợp tác và giao tiếp: Mô hình trưởng thành MLOps thúc đẩy các kênh liên lạc rõ ràng cũng như xác định vai trò và trách nhiệm của mỗi nhóm. Điều này đảm bảo rằng mọi người đều thống nhất và có sự hiểu biết chung về các yêu cầu và mục tiêu của hệ thống ML.

Tích hợp và phân phối liên tục (CI/CD): Thực tiễn tích hợp và phân phối liên tục (CI/CD) là cần thiết để phân phối không chỉ các mô hình ML một cách nhanh chóng và đáng tin cậy mà còn cả phần mềm nói chung. Nguyên tắc DevOps giúp các tổ chức thiết lập và triển khai quy trình thử nghiệm và triển khai tự động, giảm thời gian và công sức cần thiết để đưa mô hình mới vào sản xuất.

Giám sát và quản trị: Mô hình trưởng thành MLOps có thể giúp các tổ chức thiết lập các quy trình giám sát và quản trị nhằm phát hiện và giải quyết sớm các vấn đề như sai lệch mô hình , đảm bảo rằng các mô hình ML vẫn chính xác và hiệu quả về lâu dài.

Sự biệt giữa DevOps và MLOps là gì?

MLOps được lấy cảm hứng từ DevOps nên hai cách tiếp cận này có nhiều điểm giống nhau. Tuy nhiên, có một số điểm khiến MLOps khác biệt đáng kể so với DevOps:

• MLOps mang tính chất thử nghiệm: hầu hết hoạt động của các nhóm khoa học dữ liệu đều liên quan đến thử nghiệm. Các nhóm liên tục thay đổi các tính năng của mô hình của họ để đạt được hiệu suất tốt hơn, đồng thời quản lý cơ sở mã đang phát triển.
• Thử nghiệm liên tục (CT): ngoài các giai đoạn thử nghiệm thông thường của quy trình DevOps, chẳng hạn như kiểm tra đơn vị, kiểm tra chức năng và kiểm tra tích hợp, quy trình MLOps cũng phải liên tục kiểm tra chính mô hình đó như đào tạo và xác thực hiệu suất của mô hình đó dựa trên một tập dữ liệu đã biết .
• Tự động đào tạo lại: trong hầu hết các trường hợp MLOps không thể sử dụng mô hình được đào tạo trước như trong sản xuất. Mô hình cần được đào tạo lại và triển khai liên tục.
• Giám sát dữ liệu: chỉ giám sát một mô hình dưới dạng hệ thống phần mềm là chưa đủ. Các nhóm MLOps cũng cần theo dõi dữ liệu và dự đoán để biết khi nào mô hình cần được làm mới hoặc khôi phục.

4 dấu hiệu nhận biết bạn cần MLOps là gì?

MLOps như một dây chuyền lắp ráp tự động, có uy tín để cung cấp các mô hình ML. Ý tưởng là tối đa hóa tự động hóa, cải thiện khả năng giao tiếp và quan sát và cuối cùng là nhận được kết quả đáng tin cậy hơn. Dưới đây là bốn dấu hiệu nhận biết bạn cần MLOps:

Thiếu tính nhất quán và khả năng sử dụng lại

Khi trong doanh nghiệp của bạn nhà khoa học dữ liệu ban đầu là người duy nhất có khả năng duy trì mô hình MLOps. Vậy điều gì sẽ xảy ra nếu họ nghỉ việc hoặc bắt đầu với vai trò khác? Điều này đòi hỏi các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng chia sẻ và trình bày công việc của họ một cách hiệu quả. Các mô hình cần phải được cung cấp cho doanh nghiệp để cuối cùng chúng mang lại giá trị.

Nhu cầu truy xuất nguồn gốc và quản trị

Nếu tổ chức của bạn đang gặp khó khăn trong việc trả lời những câu hỏi về truy xuất nguồn gốc và quản trị này thì rất có thể bạn cần triển khai chiến lược MLOps:

• Khi dữ liệu không còn phù hợp hoặc bị hủy, điều này có ảnh hưởng đến các mô hình được đào tạo từ dữ liệu này?
• Dữ liệu nhạy cảm có được sử dụng để huấn luyện mô hình không? Điều này có ý nghĩa gì đối với cách sử dụng mô hình?
• Làm cách nào bạn có thể khám phá môi trường mà nó được đào tạo và dữ liệu được sử dụng để làm việc đó?

Ngoài các phương pháp thực hành MLOps hiệu quả, các công cụ theo dõi dòng dữ liệu và vòng đời của mô hình ML sẽ giúp bạn đạt được mục tiêu này. Apache Atlas có thể khó thành thạo nhưng rất hiệu quả trong việc theo dõi dòng dữ liệu.

Độ tin cậy không đủ

Khi các mô hình luôn được xây dựng từ đầu, việc triển khai mô hình thứ mười sẽ tốn thời gian như việc triển khai mô hình đầu tiên. Điều này cũng có thể gây khó khăn cho việc dựa vào tính khả dụng của mô hình đủ để biến nó thành một phần của các quy trình kinh doanh quan trọng.

Và việc đào tạo lại mô hình của bạn là vô cùng rủi ro và tốn thời gian vì các vấn đề về độ tin cậy. Đây là lý do tại sao việc thiết kế độ tin cậy cho mô hình của bạn ngay từ đầu lại rất quan trọng. MLOps kết hợp DevOps với bí quyết khoa học dữ liệu để đảm bảo bạn đang cung cấp các sản phẩm dữ liệu chất lượng cao, được xác thực, có tính sẵn sàng cao để sử dụng trong sản xuất.

Khả năng quan sát kém

Nếu bạn trả lời có cho bất kỳ câu nào trong số này (hoặc thậm chí tệ hơn – nếu bạn không có cách nào để biết liệu điều này có xảy ra hay không), điều đó có nghĩa là bạn có thể không giám sát mô hình của mình chặt chẽ nhất có thể và đây là thời điểm tốt để xem xét. một khung MLOps cho doanh nghiệp của bạn.

• Dữ liệu thời gian chạy mà bạn đang sử dụng đang thay đổi một cách không đều đặn khiến cho mô hình của bạn không thể đưa ra những dự đoán hữu ích không?
• Ý nghĩa của các tính năng khác nhau trong dữ liệu của bạn có thay đổi theo thời gian không? Những thay đổi theo mùa hoặc thay đổi về nhân khẩu học có làm cho dự đoán của bạn ít phù hợp hơn không?
• Mô hình của bạn có đưa ra dự đoán với độ tin cậy thấp hơn không?

Kết luận:

MLOps là gì? MLOps là một quá trình đã và đang phát triển, tuy nhiên chúng vẫn mang tính thử nghiệm nhiều hơn. Nó cho phép nhiều nhóm trong doanh nghiệp có thể làm việc cùng nhau, giảm thời gian thử nghiệm và cung cấp khả năng triển khai tự động. MLOps cũng là một giải pháp toàn diện để xây dựng các mô hình nhằm nâng cao khả năng tái tạo của các thử nghiệm học máy.

>> Xem thêm: DevOps là gì? Đọc ngay để hiểu tầm quan trọng trong ngành công nghệ