MLOps (Hoạt động học máy)

MLOps (Hoạt động học máy) là một quy trình phát triển phần mềm được sử dụng để quản lý việc triển khai, giám sát và bảo trì các mô hình học máy (ML). Nó tập hợp các quy trình liên quan đến phát triển và vận hành ML như kỹ thuật dữ liệu, đào tạo và thử nghiệm mô hình, triển khai mô hình và giám sát hiệu suất mô hình.

MLOps là một chuyên ngành tương đối mới kết hợp các kỹ năng về công nghệ phần mềm, kỹ thuật học máy và DevOps. Nó cung cấp một nền tảng thống nhất để các nhóm ML cộng tác tốt hơn và quản lý hiệu quả vòng đời của các mô hình ML. Điều này bao gồm việc tạo các đường dẫn ML có thể tái tạo, tự động hóa việc điều phối dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai mô hình. Nó cũng giúp hợp lý hóa việc quản lý mô hình để cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xác định và phản ứng với độ lệch độ chính xác của mô hình bằng cách khởi động lại và đào tạo lại mô hình tự động.

MLOps cung cấp nền tảng nơi các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và kỹ sư DevOps có thể cộng tác để xây dựng, triển khai và giám sát các ứng dụng dựa trên ML. Sau đó, các nhà phát triển có thể sử dụng MLOps để tối ưu hóa đường dẫn dữ liệu, tự động hóa việc đào tạo lại mô hình và nhanh chóng triển khai các phiên bản mô hình mới vào sản xuất. Điều này giúp các nhà phát triển giảm thời gian tiếp thị các ứng dụng ML mới và giúp triển khai và duy trì các mô hình dễ dàng hơn đồng thời kiểm soát chi phí.

MLOps cũng đi đôi với các phương pháp Tích hợp liên tục và phân phối liên tục (CI/CD) được sử dụng để tự động hóa quy trình phát triển phần mềm và cải thiện chất lượng tổng thể của hệ thống phần mềm đang được tạo. Điều này đảm bảo rằng các lần lặp lại của một mô hình nhất định có thể được phân phối nhanh hơn với độ chính xác cao hơn, đồng thời đảm bảo mô hình đó vẫn sẵn sàng sản xuất.

Nói tóm lại, MLOps là một nền tảng kết hợp các yếu tố của công nghệ phần mềm truyền thống với học máy để triển khai và quản lý các mô hình theo cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Nó giúp các nhóm nhà phát triển và khoa học dữ liệu nhanh chóng lặp lại các mô hình, tự động hóa việc triển khai và bảo trì mô hình cũng như đưa mô hình vào sản xuất với độ chính xác cao hơn.