MLOPS: GIẢI PHÁP KẾT NỐI AI, DỮ LIỆU VÀ VẬN HÀNH DOANH NGHIỆP

Trong thời đại công nghệ số, MLOps (Machine Learning Operations) đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai và vận hành mô hình học máy trong môi trường sản xuất. MLOps không chỉ kết nối phát triển mô hình với vận hành mà còn tối ưu hóa tự động hóa và giám sát mô hình. Để triển khai MLOps hiệu quả, doanh nghiệp cần nắm rõ các nguyên tắc, cấp độ triển khai và những lưu ý quan trọng để tối ưu quy trình và bảo mật. Cùng HBR khám phá cách vận hành MLOps hiệu quả để tối ưu hóa quy trình học máy và nâng cao hiệu suất doanh nghiệp.

Những nội dung chính trong bài:

• So sánh sự khác nhau giữa MLOps và DevOps: So sánh sự khác biệt trong cách thức hoạt động và yếu tố quản lý giữa hai quy trình này.

• 4 nguyên tắc của MLOps:Kiểm soát phiên bản, Tự động hóa, Liên tục và Quản trị mô hình.

• Quy trình triển khai MLOps trong doanh nghiệp: Mô tả các cấp độ triển khai MLOps từ cấp 0 đến cấp 2
• Những lưu ý cho doanh nghiệp khi ứng dụng MLOps vào vận hành: Tính đồng nhất giữa các nhóm, quản lý dữ liệu hiệu quả, giám sát mô hình và tự động hóa quy trình tái huấn luyện mô hình

1. MLOps là gì?

MLOps (Machine Learning Operations) là một tập hợp các phương pháp và quy trình được thiết kế để chuẩn hóa và tự động hóa việc triển khai các hệ thống học máy (ML) vào môi trường sản xuất thực tế. MLOps đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối quá trình phát triển mô hình học máy (thường do các nhà khoa học dữ liệu đảm nhận) với công tác vận hành hệ thống (do đội ngũ IT/DevOps thực hiện).

MLOps tích hợp ba lĩnh vực chính:

• Machine Learning (ML): Phát triển các thuật toán và mô hình học máy.
• DevOps: Phát triển và vận hành phần mềm.
• Data Engineering: Quản lý và xử lý dữ liệu.

Giống như DevOps trong phát triển phần mềm truyền thống, MLOps tập trung vào việc tạo ra quy trình liền mạch, từ việc hình thành ý tưởng đến việc triển khai và giám sát các mô hình học máy trong môi trường sản xuất.

2. So sánh sự khác nhau giữa MLOps với DevOps 

Trong khi cả DevOps và MLOps đều tập trung vào việc tối ưu hóa quy trình phát triển và triển khai, thì chúng có sự khác biệt rõ rệt trong cách thức hoạt động và những yếu tố mà chúng quản lý. DevOps chủ yếu liên quan đến phát triển phần mềm và tự động hóa quy trình xây dựng, kiểm thử và triển khai ứng dụng. Trong khi đó, MLOps không chỉ bao gồm các yếu tố đó mà còn đòi hỏi sự tích hợp và quản lý chặt chẽ giữa dữ liệu, mô hình học máy và việc giám sát mô hình sau khi triển khai.

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết các yếu tố chính giữa DevOps và MLOps, giúp bạn hiểu rõ hơn về sự khác biệt và cách mỗi quy trình này tác động đến việc triển khai và vận hành phần mềm, cũng như các mô hình học máy trong môi trường thực tế.

Như bảng so sánh trên cho thấy, MLOps có sự phức tạp hơn khi không chỉ tập trung vào phần mềm mà còn bao gồm cả việc xử lý và giám sát các mô hình học máy trong môi trường thực tế.

3. 4 nguyên tắc của MLOps

MLOps (Machine Learning Operations) là một tập hợp các quy trình và phương pháp giúp chuẩn hóa và tự động hóa các hoạt động liên quan đến việc phát triển, triển khai và duy trì các mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Dưới đây là bốn nguyên tắc chính của MLOps, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và đảm bảo tính bền vững của các mô hình học máy:

• Kiểm soát phiên bản
• Tự động hóa (Automation)
• Liên tục (Continuous)
• Quản trị mô hình (Model Governance)

3.1. Kiểm soát phiên bản

Nguyên tắc kiểm soát phiên bản liên quan đến việc theo dõi và quản lý thay đổi trong các tài sản học máy, bao gồm mã nguồn, dữ liệu và mô hình học máy. Việc này giúp đảm bảo khả năng tái tạo kết quả và quay lại các phiên bản trước nếu cần thiết. Mỗi mô hình học máy cần được gán một phiên bản cụ thể để quy trình huấn luyện và đánh giá mô hình có thể tái tạo, đảm bảo tính nhất quán qua các lần thử nghiệm.

Khả năng tái tạo là yếu tố quan trọng xuyên suốt mọi giai đoạn của quy trình MLOps, từ việc xử lý dữ liệu đầu vào, huấn luyện mô hình cho đến triển khai mô hình vào môi trường sản xuất. Điều này đảm bảo rằng kết quả cuối cùng sẽ luôn giống nhau khi cùng một dữ liệu đầu vào được sử dụng.

3.2. Tự động hóa (Automation)

Tự động hóa là một nguyên tắc then chốt trong MLOps, giúp quy trình máy học trở nên nhất quán, lặp lại và có khả năng mở rộng. Việc tự động hóa bao gồm nhiều giai đoạn trong quy trình, từ việc tải dữ liệu, xử lý trước dữ liệu, huấn luyện mô hình, kiểm thử, đến triển khai mô hình.

Một số yếu tố kích hoạt việc đào tạo và triển khai tự động bao gồm:

• Giám sát hoặc lên lịch sự kiện
• Thay đổi về dữ liệu đầu vào
• Thay đổi về mã nguồn huấn luyện mô hình
• Thay đổi về mã ứng dụng

Ngoài ra, việc sử dụng Cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (IaC) giúp tối ưu hóa quy trình tự động hóa, cho phép quản lý cơ sở hạ tầng theo cách có thể tái tạo và triển khai nhất quán trên các môi trường khác nhau. Điều này giúp đảm bảo tính linh hoạt và tiết kiệm chi phí trong việc vận hành.

XEM THÊM: TỰ ĐỘNG HÓA QUY TRÌNH KINH DOANH (BPA): ĐỘT PHÁ TRONG VẬN HÀNH DOANH NGHIỆP

3.3. Liên tục (Continuous)

Nguyên tắc "Liên tục" trong MLOps đảm bảo rằng mọi thay đổi trong quy trình máy học đều được kiểm tra và triển khai ngay lập tức. Điều này bao gồm bốn hoạt động chính:

• Tích hợp liên tục (Continuous Integration - CI): Mở rộng việc xác thực và kiểm thử mã đối với dữ liệu và mô hình trong quy trình học máy.
• Phân phối liên tục (Continuous Delivery - CD): Tự động triển khai các mô hình mới đã được huấn luyện hoặc các dịch vụ dự đoán của mô hình.
• Đào tạo liên tục (Continuous Training - CT): Tự động tái huấn luyện mô hình học máy để thích ứng với dữ liệu mới và tối ưu hóa hiệu suất mô hình.
• Giám sát liên tục: Theo dõi hiệu suất mô hình và dữ liệu bằng cách sử dụng các chỉ số liên quan đến doanh nghiệp để đảm bảo mô hình luôn hoạt động tốt trong môi trường sản xuất.

3.4. Quản trị mô hình (Model Governance)

Quản trị mô hình là một nguyên tắc quan trọng để đảm bảo các mô hình học máy hoạt động hiệu quả và đáng tin cậy trong suốt vòng đời của chúng. Điều này bao gồm nhiều hoạt động cần thiết:

• Thúc đẩy sự cộng tác: Khuyến khích sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và các bên liên quan từ phía doanh nghiệp để đảm bảo các mô hình phù hợp với mục tiêu và yêu cầu của tổ chức.
• Quản lý tài liệu và truyền thông hiệu quả: Cung cấp tài liệu rõ ràng và sử dụng các kênh truyền thông hiệu quả để mọi người trong nhóm có thể hiểu và theo dõi quá trình phát triển, triển khai và giám sát mô hình.
• Đảm bảo bảo mật và tuân thủ: Đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ, quyền truy cập vào mô hình và cơ sở hạ tầng được kiểm soát chặt chẽ, đồng thời đáp ứng các yêu cầu về bảo mật và tuân thủ quy định.
• Đánh giá và kiểm tra mô hình: Thiết lập các quy trình đánh giá và xác thực mô hình trước khi triển khai, bao gồm kiểm tra tính công bằng, tránh thiên kiến và các cân nhắc về đạo đức trong quá trình sử dụng mô hình.

Các nguyên tắc trên giúp xây dựng một môi trường làm việc ổn định và an toàn cho việc phát triển và triển khai mô hình học máy, đảm bảo rằng các mô hình không chỉ chính xác mà còn bền vững trong môi trường sản xuất thực tế.

4. Quy trình triển khai MLOps trong doanh nghiệp

MLOps có thể được triển khai ở ba cấp độ khác nhau, tùy thuộc vào mức độ tự động hóa và mức độ trưởng thành của quy trình trong tổ chức. Dưới đây là sự mô tả chi tiết về ba cấp độ triển khai MLOps:

• MLOps Cấp 0
• MLOps Cấp 1
• MLOps Cấp 2

4.1. MLOps Cấp 0

Ở cấp độ này, quy trình làm việc của học máy (ML) hoàn toàn thủ công và thường do các nhà khoa học dữ liệu điều hành. Đây là cấp độ phổ biến ở các tổ chức mới bắt đầu triển khai hệ thống học máy. Mỗi bước trong quy trình, từ việc chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình đến việc đánh giá và xác thực mô hình, đều được thực hiện thủ công.

Việc chuyển giao giữa các bước trong quy trình làm việc cũng thực hiện thủ công, và các nhà khoa học dữ liệu sẽ bàn giao các mô hình đã được huấn luyện dưới dạng các tác phẩm sáng tạo cho đội ngũ kỹ sư triển khai mô hình trên cơ sở hạ tầng API. Điều này dẫn đến một quy trình phân tách giữa nhóm phát triển mô hình và nhóm triển khai mô hình.

Quy trình làm việc thủ công này khiến việc phát hành mô hình trở nên không thường xuyên, và các nhà khoa học dữ liệu chỉ có thể tái huấn luyện mô hình vài lần trong năm. Không có quy trình CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) cho các mô hình học máy, và giám sát hiệu suất mô hình cũng không được thực hiện.

4.2. MLOps Cấp 1

Cấp độ 1 dành cho các tổ chức mong muốn tự động hóa quy trình đào tạo mô hình và triển khai các mô hình học máy thường xuyên hơn. Mục tiêu của MLOps cấp 1 là tự động hóa quy trình học máy, giúp các mô hình được đào tạo và triển khai liên tục.

Ở cấp độ này, mô hình không chỉ được huấn luyện và triển khai vào sản xuất mà còn có một quy trình đào tạo hồi quy, trong đó mô hình được đào tạo lại với dữ liệu mới và triển khai tự động vào hệ thống. Quá trình này giúp đảm bảo rằng mô hình học máy luôn được cập nhật và cung cấp dịch vụ dự đoán liên tục cho các ứng dụng.

Đặc điểm của MLOps cấp 1 bao gồm:

• Tự động hóa các bước thử nghiệm học máy, giúp tăng tốc quá trình huấn luyện và triển khai mô hình.
• Đào tạo mô hình liên tục trong môi trường sản xuất, sử dụng dữ liệu mới để kích hoạt quy trình đào tạo.
• Triển khai mô hình đồng nhất trong các môi trường phát triển, tiền sản xuất và sản xuất.
• Tạo các thành phần mã mô-đun hóa có thể tái sử dụng và chia sẻ giữa các nhóm, giúp chuẩn hóa quy trình huấn luyện và triển khai mô hình.
• Quản lý đặc trưng dữ liệu (feature store) để chuẩn hóa việc lưu trữ, truy cập và định nghĩa dữ liệu.

4.2. MLOps Cấp 2

Cấp độ 2 phù hợp với các tổ chức yêu cầu đào tạo mô hình học máy liên tục và triển khai mô hình mới nhanh chóng trên quy mô lớn. Đây là cấp độ cho các công ty có nhu cầu cập nhật mô hình mỗi vài phút, huấn luyện lại mô hình theo giờ hoặc hàng ngày, và triển khai mô hình đồng thời trên hàng nghìn máy chủ.

Để triển khai MLOps cấp 2, tổ chức cần có tất cả các yếu tố của cấp 1, cùng với các yếu tố bổ sung sau:

• Trình điều phối quy trình ML: Quản lý và điều phối các quy trình học máy phức tạp.
• Sổ đăng ký mô hình: Theo dõi và quản lý nhiều mô hình học máy.
• Ba giai đoạn lặp lại: Bao gồm xây dựng quy trình, triển khai quy trình và phân phối quy trình, được thực hiện trên quy mô lớn để đảm bảo việc phân phối mô hình liên tục.

Quy trình cụ thể ở cấp 2 bao gồm:

• Xây dựng quy trình: Thử nghiệm với mô hình mới và các thuật toán học máy, đảm bảo các bước thử nghiệm được điều phối và xuất mã nguồn cho quy trình học máy.
• Triển khai quy trình: Kiểm thử mã nguồn và triển khai các thành phần của quy trình học máy, 
• Phân phối quy trình: Cung cấp dịch vụ dự đoán mô hình cho các ứng dụng và thu thập dữ liệu thực tế để tiếp tục tối ưu hóa mô hình.

Cấp độ MLOps này giúp các tổ chức dễ dàng thử nghiệm, triển khai và cập nhật các mô hình học máy liên tục, đảm bảo rằng các mô hình luôn hoạt động tối ưu và phục vụ nhu cầu của doanh nghiệp trong thời gian thực.

5. Những lưu ý cho doanh nghiệp khi ứng dụng MLOps vào vận hành

Ứng dụng MLOps vào vận hành có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, đặc biệt trong việc tối ưu hóa quy trình triển khai và giám sát mô hình học máy. Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả tối ưu, doanh nghiệp cần lưu ý một số yếu tố quan trọng. Dưới đây là những điểm cần cân nhắc khi triển khai MLOps trong môi trường vận hành:

• Đảm bảo tính đồng nhất giữa các nhóm
• Quản lý dữ liệu hiệu quả
• Giám sát mô hình liên tục
• Tự động hóa quy trình tái huấn luyện mô hình

1 - Đảm bảo tính đồng nhất giữa các nhóm

Một trong những yếu tố quan trọng trong việc triển khai MLOps là đảm bảo sự phối hợp chặt chẽ giữa các nhóm liên quan, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và đội ngũ DevOps. Sự phân chia công việc rõ ràng và hợp tác chặt chẽ giúp đảm bảo mô hình học máy được phát triển, triển khai và duy trì một cách hiệu quả.

• Cộng tác xuyên suốt: Các nhà khoa học dữ liệu cần làm việc chặt chẽ với các kỹ sư để tạo ra các mô-đun mã tái sử dụng, dễ dàng kết hợp và chia sẻ giữa các quy trình ML.
• Sử dụng tài liệu và kênh giao tiếp rõ ràng: Đảm bảo mọi người trong nhóm đều có thể truy cập tài liệu và thông tin cần thiết để đồng bộ hóa quá trình triển khai mô hình.

2 - Quản lý dữ liệu hiệu quả

Dữ liệu là yếu tố cốt lõi trong việc huấn luyện và triển khai mô hình học máy. MLOps yêu cầu doanh nghiệp phải có một chiến lược rõ ràng về việc thu thập, làm sạch và lưu trữ dữ liệu.

• Chuẩn bị và xử lý dữ liệu: Dữ liệu cần được chuẩn bị và xử lý kỹ lưỡng để mô hình học máy có thể học được các mẫu chính xác. Việc xử lý dữ liệu phải được tự động hóa và lặp lại thường xuyên.
• Feature store: Xây dựng hệ thống feature store để chuẩn hóa việc lưu trữ và truy cập các đặc trưng dữ liệu giúp việc huấn luyện và triển khai mô hình dễ dàng hơn.

3 - Giám sát mô hình liên tục

Giám sát mô hình sau khi triển khai là điều không thể thiếu trong MLOps. Mô hình học máy cần được theo dõi để đảm bảo hiệu suất và độ chính xác của nó không bị giảm sút theo thời gian.

• Giám sát hiệu suất mô hình: Theo dõi các chỉ số như độ chính xác, độ tin cậy, và hiệu suất của mô hình trong môi trường sản xuất. Sử dụng công cụ như Prometheus, Grafana để giám sát hiệu suất.
• Phát hiện sự thay đổi (drift): Phát hiện và xử lý hiện tượng mô hình học máy bị "drift", khi mô hình không còn hoạt động tốt do thay đổi trong dữ liệu hoặc môi trường.

4 - Tự động hóa quy trình tái huấn luyện mô hình

Một trong những đặc điểm quan trọng của MLOps là khả năng tái huấn luyện mô hình khi có dữ liệu mới hoặc khi hiệu suất mô hình giảm sút.

• Quy trình tái huấn luyện tự động: Thiết lập hệ thống tự động hóa để mô hình học máy có thể được tái huấn luyện khi có thay đổi trong dữ liệu hoặc khi có yêu cầu cải tiến mô hình.
• Linh hoạt và khả năng mở rộng: Đảm bảo quy trình tái huấn luyện có thể mở rộng và được triển khai trên quy mô lớn, phù hợp với nhu cầu thay đổi liên tục của doanh nghiệp.

MLOps là một giải pháp mạnh mẽ giúp kết nối AI, dữ liệu và vận hành doanh nghiệp, tối ưu hóa quy trình phát triển và triển khai mô hình học máy. Qua bài viết, chúng ta đã tìm hiểu về các nguyên tắc cơ bản của MLOps, sự khác biệt giữa MLOps và DevOps, cũng như các cấp độ triển khai và những yếu tố quan trọng khi ứng dụng MLOps vào vận hành. Việc hiểu rõ và áp dụng MLOps đúng cách sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất, bảo mật và khả năng giám sát mô hình học máy hiệu quả trong môi trường sản xuất.