Nền tảng MLOps

Nền tảng MLOps, hay nền tảng vận hành và học máy, là các hệ thống và dịch vụ phần mềm cho phép phát triển và triển khai toàn diện các mô hình học máy. MLOps tập trung vào việc hợp lý hóa việc phát triển, đào tạo và triển khai mô hình cũng như quản lý cơ sở hạ tầng thực thi các mô hình và phục vụ đầu ra của chúng.

Nền tảng MLOps thường bao gồm một số thành phần bao gồm môi trường đào tạo và phát triển mô hình, nền tảng mở rộng quy mô để đào tạo quy mô lớn, nền tảng quản lý mô hình tự động và môi trường triển khai.

Việc phát triển và đào tạo mô hình thường được thực hiện bằng cách sử dụng một số kết hợp IDE, hệ thống kiểm soát phiên bản, nền tảng dựa trên đám mây và bộ công cụ. Người dùng có thể viết mã, gỡ lỗi, tối ưu hóa và thậm chí tự động hóa việc phát triển mô hình. Những công cụ này cho phép các mô hình được kiểm tra, đào tạo, cải tiến và triển khai theo từng bước.

Nền tảng mở rộng quy mô cho phép người dùng quản lý và thực hiện việc đào tạo các mô hình trên quy mô lớn. Các trung tâm dữ liệu với tài nguyên điện toán hiệu suất cao được cung cấp cho hoạt động đào tạo quy mô lớn, bộ dữ liệu cực lớn và độ chính xác cao hơn.

Nền tảng MLOps cũng thường bao gồm nền tảng quản lý mô hình tự động. Nền tảng này cho phép các mô hình được theo dõi và giám sát khi chúng di chuyển trong vòng đời phát triển. Nó có thể giúp các nhóm theo dõi chất lượng mô hình của họ, đánh dấu mọi vấn đề có thể phát sinh trong quá trình thực hiện và tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ mô hình giữa các bên liên quan.

Cuối cùng, nền tảng MLOps bao gồm môi trường triển khai để triển khai, quản lý và giám sát các mô hình trong sản xuất. Môi trường này thường kết hợp nền tảng điều phối để xác định quy trình thực thi mô hình với giải pháp triển khai tại chỗ và/hoặc dựa trên đám mây để triển khai các mô hình.

Nền tảng MLOps được thiết kế để đơn giản hóa quá trình phát triển, mở rộng quy mô, quản lý và triển khai các mô hình, từ giai đoạn phát triển ban đầu đến sử dụng sản xuất. Chúng có thể mang lại những lợi ích như tăng tốc chu kỳ phát triển, giảm các rào cản đối với khả năng mở rộng và thậm chí tăng tính mạnh mẽ cho hiệu suất của mô hình. Do đó, nền tảng MLOps ngày càng trở nên phổ biến và là một phần thiết yếu của quy trình học máy hiện đại.