Tối ưu hóa quy trình làm việc ML với MLOps: tự động hóa quá trình phát triển, triển khai và giám sát mô hình để có các giải pháp AI có khả năng mở rộng, hiệu quả và đáng tin cậy.
Hoạt động học máy (MLOps) là một chuyên ngành tập trung vào việc hợp lý hóa và tự động hóa vòng đời của các mô hình học máy (ML), từ phát triển đến triển khai và giám sát trong môi trường sản xuất. MLOps kết hợp các nguyên tắc từ kỹ thuật phần mềm, kỹ thuật dữ liệu và DevOps để đảm bảo rằng các hệ thống ML mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và có thể bảo trì.
MLOps bao gồm một số thành phần quan trọng hỗ trợ phát triển và triển khai hiệu quả các mô hình ML:
Triển khai mô hình : Sau khi mô hình được đào tạo, mô hình đó cần được triển khai trong môi trường sản xuất. Điều này có thể bao gồm việc xuất mô hình sang các định dạng như ONNX và triển khai trên nền tảng đám mây hoặc thiết bị biên. Khám phá triển khai mô hình để hiểu các phương pháp hay nhất.
Giám sát và Bảo trì : MLOps nhấn mạnh vào việc giám sát liên tục để phát hiện các vấn đề như dữ liệu trôi dạt hoặc suy giảm hiệu suất. Các công cụ như Weights & Biases có thể hỗ trợ giám sát mô hình và theo dõi hiệu suất.
Đường ống tự động hóa và CI/CD : MLOps tích hợp các hoạt động tích hợp liên tục (CI) và phân phối liên tục (CD) để tự động hóa thử nghiệm, triển khai và cập nhật. Điều này đảm bảo các lần lặp lại nhanh chóng và đáng tin cậy của các mô hình ML.
Sự phức tạp của việc quản lý các hệ thống ML trong sản xuất khiến MLOps trở nên thiết yếu đối với quy trình làm việc AI và ML hiện đại. Các lợi ích chính bao gồm:
MLOps được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp để cho phép tích hợp liền mạch AI/ML vào hoạt động kinh doanh. Sau đây là hai ví dụ cụ thể:
Quản lý hàng tồn kho bán lẻ : Các đường ống MLOps có thể tự động triển khai mô hình để theo dõi mức tồn kho theo thời gian thực bằng cách sử dụng thị giác máy tính. Ví dụ, các mô hình YOLO Ultralytics có thể được triển khai trên các thiết bị biên để đếm và phân loại sản phẩm trên kệ, như đã thảo luận trong blog AI for intelligent retail inventory management .
Chẩn đoán chăm sóc sức khỏe : Trong chăm sóc sức khỏe, MLOps đảm bảo rằng các mô hình phân tích hình ảnh y tế, chẳng hạn như bộ dữ liệu phát hiện khối u não , được cập nhật và theo dõi liên tục để đảm bảo độ tin cậy. Điều này rất quan trọng để duy trì độ chính xác của chẩn đoán khi dữ liệu mới có sẵn.
Mặc dù MLOps có nhiều điểm tương đồng với DevOps, nhưng nó khác biệt vì tập trung vào những thách thức riêng của hệ thống ML:
Phụ thuộc dữ liệu : Không giống như phần mềm truyền thống, các mô hình ML phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu. MLOps giải quyết các vấn đề như xử lý trước dữ liệu và độ lệch tập dữ liệu .
Vòng đời mô hình : MLOps mở rộng ra ngoài việc triển khai phần mềm để bao gồm các tác vụ đang diễn ra như đào tạo lại và tinh chỉnh mô hình, như được nêu trong tinh chỉnh .
Nhiều công cụ khác nhau cho phép thực hành MLOps hiệu quả:
Docker : Cho phép chứa container để phát triển và triển khai môi trường nhất quán. Tìm hiểu thêm về Docker trong quy trình làm việc ML.
ClearML : Tạo điều kiện thuận lợi cho việc theo dõi thử nghiệm và tự động hóa MLOps. Khám phá cách tích hợp ClearML nâng cao quy trình ML.
MLOps là một phần không thể thiếu của các ứng dụng AI và ML hiện đại, đảm bảo rằng các mô hình không chỉ được phát triển hiệu quả mà còn được triển khai và duy trì liền mạch. Bằng cách áp dụng MLOps, các tổ chức có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của máy học, cung cấp các giải pháp mạnh mẽ và có thể mở rộng trên nhiều ngành. Khám phá thêm về máy học và tác động chuyển đổi của nó đối với doanh nghiệp.
.png)