Cải thiện quy trình làm việc AI/ML với Tích hợp liên tục. Tự động hóa thử nghiệm, cải thiện chất lượng mã và hợp lý hóa quá trình phát triển mô hình một cách dễ dàng.
Tích hợp liên tục (CI) là một hoạt động phát triển phần mềm trong đó các nhà phát triển thường xuyên hợp nhất các thay đổi mã của họ vào một kho lưu trữ trung tâm, sau đó các bản dựng và thử nghiệm tự động được chạy. Quá trình này rất quan trọng trong phát triển phần mềm hiện đại, bao gồm các dự án AI và học máy (ML), vì nó giúp xác định và giải quyết lỗi nhanh chóng, cải thiện chất lượng phần mềm và giảm thời gian xác thực và phát hành các bản cập nhật phần mềm mới. Bằng cách tích hợp các thay đổi mã liên tục, các nhóm có thể tránh được "địa ngục tích hợp" thường xảy ra khi mọi người đợi đến cuối dự án mới hợp nhất các thay đổi của họ.
Tích hợp liên tục bao gồm một số hoạt động chính. Đầu tiên, các nhà phát triển cam kết mã vào một kho lưu trữ được chia sẻ nhiều lần trong ngày. Mỗi lần cam kết sau đó được xác minh bằng bản dựng tự động, cho phép các nhóm phát hiện sớm các vấn đề. Kiểm thử tự động là một nền tảng khác của CI, bao gồm các bài kiểm tra đơn vị, kiểm tra tích hợp và các hình thức kiểm tra tự động khác để đảm bảo phần mềm vẫn hoạt động sau mỗi lần cập nhật. Phản hồi liên tục là điều cần thiết, cung cấp cho các nhà phát triển những hiểu biết ngay lập tức về tác động của các thay đổi của họ. Vòng phản hồi nhanh này giúp giải quyết các vấn đề nhanh chóng và duy trì chất lượng mã ở mức cao.
Trong bối cảnh AI và ML, Tích hợp liên tục mang lại nhiều lợi thế. Nó hợp lý hóa quy trình phát triển bằng cách tự động hóa việc đào tạo và xác thực các mô hình, đảm bảo rằng bất kỳ mã mới nào cũng tích hợp liền mạch với hệ thống hiện có. Điều này đặc biệt quan trọng trong các dự án ML, nơi các mô hình cần được đào tạo lại thường xuyên với dữ liệu mới. CI giúp duy trì chất lượng mã bằng cách tự động chạy các bài kiểm tra để kiểm tra độ chính xác của mô hình, hiệu suất và các số liệu quan trọng khác. Nó cũng tạo điều kiện thuận lợi cho sự cộng tác giữa các thành viên trong nhóm bằng cách cung cấp một quy trình phát triển nhất quán và minh bạch. Bằng cách phát hiện các vấn đề sớm, CI giảm nguy cơ phát sinh các vấn đề lớn sau này trong chu kỳ phát triển, cuối cùng dẫn đến các hệ thống AI/ML đáng tin cậy và mạnh mẽ hơn.
Trong khi Tích hợp liên tục là một hoạt động mạnh mẽ, nó thường được thảo luận cùng với các khái niệm liên quan khác như Phân phối liên tục (CD) và Triển khai liên tục. Phân phối liên tục mở rộng CI bằng cách đảm bảo rằng phần mềm có thể được phát hành để sản xuất bất kỳ lúc nào, thường bằng cách tự động triển khai mọi thay đổi vào môi trường thử nghiệm hoặc dàn dựng. Triển khai liên tục đưa điều này tiến xa hơn một bước bằng cách tự động phát hành mọi thay đổi vượt qua tất cả các giai đoạn của quy trình sản xuất sang môi trường trực tiếp. Trong khi CI tập trung vào các giai đoạn xây dựng và thử nghiệm, CD và Triển khai liên tục tập trung vào các giai đoạn phát hành và triển khai. Cùng nhau, các hoạt động này tạo thành một quy trình được gọi là CI/CD, đây là hoạt động tốt nhất cho phát triển phần mềm hiện đại, bao gồm các dự án AI/ML.
Tích hợp liên tục được sử dụng trong nhiều ứng dụng AI/ML thực tế khác nhau để nâng cao hiệu quả và độ tin cậy. Ví dụ, một công ty phát triển hệ thống phát hiện đối tượng bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO có thể sử dụng CI để tự động kiểm tra các thay đổi mã mới so với một bộ chuẩn hiệu suất, đảm bảo rằng bất kỳ bản cập nhật nào cũng không làm giảm độ chính xác hoặc tốc độ của mô hình. Mỗi lần cam kết mã sẽ kích hoạt quy trình xây dựng tự động đào tạo mô hình trên một tập dữ liệu xác thực và đánh giá các số liệu hiệu suất của nó, chẳng hạn như Độ chính xác trung bình trung bình (mAP) . Phương pháp này đảm bảo cải tiến mô hình liên tục và độ tin cậy.
Một ví dụ khác là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) , nơi một nhóm có thể đang làm việc trên một mô hình phân tích tình cảm. Bằng cách triển khai CI, mọi thay đổi mã đều được tự động kiểm tra tác động của nó đến khả năng phân loại tình cảm chính xác của mô hình. Điều này có thể bao gồm việc chạy mô hình đã cập nhật trên một tập dữ liệu thử nghiệm và so sánh hiệu suất của nó với các phiên bản trước đó. Phản hồi liên tục từ các thử nghiệm này giúp nhóm nhanh chóng xác định và khắc phục mọi sự cố, đảm bảo mô hình vẫn chính xác và hiệu quả.
Nhiều công cụ và nền tảng hỗ trợ Tích hợp liên tục. Jenkins là một máy chủ tự động hóa nguồn mở cung cấp hàng trăm plugin để hỗ trợ xây dựng, triển khai và tự động hóa các dự án. Travis CI là một lựa chọn phổ biến khác, được biết đến với tính dễ sử dụng và tích hợp với GitHub. GitLab CI/CD được tích hợp trong GitLab và cung cấp giải pháp toàn diện cho các đường ống CI/CD. CircleCI hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và nền tảng khác nhau, mang lại sự linh hoạt cho các nhu cầu khác nhau của dự án. GitHub Actions cho phép bạn tự động hóa quy trình làm việc của mình trực tiếp trong kho lưu trữ GitHub, biến nó thành một tùy chọn thuận tiện cho các dự án được lưu trữ trên GitHub. Các công cụ này giúp các nhóm triển khai CI hiệu quả, đảm bảo rằng các mô hình AI/ML của họ liên tục được thử nghiệm và cải thiện. Ngoài ra, các nền tảng như Ultralytics HUB có thể được tích hợp vào các đường ống CI để hợp lý hóa việc đào tạo và triển khai các mô hình, qua đó nâng cao hiệu quả của quy trình phát triển.
