Ảnh hưởng của AI lên các đường ống phát triển và triển khai liên tục đang ngày càng khó bỏ qua. Tuy nhiên, những người ra quyết định trong các chức năng phát triển phần mềm cần xem xét nhiều yếu tố khi cân nhắc ứng dụng công nghệ này.
Những thách thức khi triển khai AI ở quy mô lớn
Triển khai trí tuệ nhân tạo không giống như triển khai, ví dụ, một ứng dụng web. Các bản cập nhật phần mềm truyền thống thường mang tính xác định: khi mã vượt qua các thử nghiệm, mọi thứ đều hoạt động như mong muốn. Với AI và học máy, đầu ra có thể thay đổi vì các mô hình phụ thuộc vào dữ liệu luôn thay đổi và hành vi thống kê phức tạp.
Một số thách thức độc đáo bạn sẽ gặp phải bao gồm:
- Trôi lệch dữ liệu (Data drift): Dữ liệu huấn luyện của bạn có thể không khớp với việc sử dụng thực tế, gây giảm hiệu suất.
- Quản lý phiên bản mô hình (Model versioning): Không giống như các bản cập nhật mã đơn giản, bạn cần theo dõi cả mô hình và dữ liệu mà nó được huấn luyện.
- Thời gian huấn luyện dài: Lặp lại trên một mô hình mới có thể mất hàng giờ hoặc thậm chí hàng ngày, làm chậm quá trình phát hành.
- Nhu cầu phần cứng: Việc huấn luyện và suy luận thường yêu cầu GPU hoặc cơ sở hạ tầng chuyên biệt.
- Độ phức tạp trong giám sát: Theo dõi hiệu suất trong môi trường sản xuất có nghĩa là không chỉ xem xét thời gian hoạt động mà còn cả độ chính xác, thiên vị và công bằng.
Những thách thức này có nghĩa là bạn không thể xử lý AI như phần mềm truyền thống. Bạn cần các đường ống học máy được xây dựng với tự động hóa và giám sát.
Áp dụng các nguyên tắc DevOps vào hệ thống AI
DevOps được thiết kế để đưa các nhà phát triển và vận hành lại gần nhau hơn bằng cách thúc đẩy tự động hóa, cộng tác và các vòng lặp phản hồi nhanh. Khi bạn áp dụng các nguyên tắc này cho AI, tức là AI và DevOps, bạn sẽ tạo nền tảng cho các đường ống triển khai học máy có khả năng mở rộng.
Một số phương pháp hay nhất của DevOps có thể áp dụng trực tiếp:
- Tự động hóa: Tự động hóa quá trình huấn luyện, thử nghiệm và triển khai giúp giảm lỗi thủ công và tiết kiệm thời gian.
- Tích hợp liên tục: Các bản cập nhật mã, dữ liệu và mô hình đều nên được tích hợp và thử nghiệm thường xuyên.
- Giám sát và khả năng quan sát: Giống như thời gian hoạt động của máy chủ, các mô hình cần được giám sát về sự trôi lệch và độ chính xác.
- Cộng tác: Các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và đội ngũ vận hành cần làm việc cùng nhau trong cùng một chu trình.
Sự khác biệt chính giữa DevOps và MLOps nằm ở trọng tâm. Trong khi DevOps tập trung vào mã, MLOps là về việc quản lý các mô hình và tập dữ liệu bên cạnh mã. MLOps mở rộng DevOps để giải quyết các thách thức đặc thù của đường ống học máy, như xác thực dữ liệu, theo dõi thử nghiệm và các chiến lược huấn luyện lại.
Thiết kế một đường ống triển khai liên tục cho học máy
Khi xây dựng một hệ thống triển khai liên tục cho ML, bạn cần suy nghĩ xa hơn việc chỉ là mã. Thời đại chỉ cần biết lập trình và viết mã đã qua; giờ đây, nó liên quan đến nhiều thứ hơn. Việc có một công ty phát triển trí tuệ nhân tạo có thể triển khai các giai đoạn này cho bạn là rất quan trọng. Một khuôn khổ từng bước có thể trông như sau:
- Thu thập và xác thực dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, xác thực chất lượng và đảm bảo tuân thủ quyền riêng tư. Ví dụ, một công ty chăm sóc sức khỏe có thể xác minh rằng dữ liệu bệnh nhân được ẩn danh trước khi sử dụng.
- Huấn luyện và quản lý phiên bản mô hình: Huấn luyện mô hình trong môi trường được kiểm soát và lưu trữ chúng với lịch sử phiên bản rõ ràng. Các công ty Fintech thường lưu giữ hồ sơ nghiêm ngặt về các tập dữ liệu và thuật toán cung cấp năng lượng cho các mô hình ảnh hưởng đến việc chấm điểm tín dụng.
- Thử nghiệm tự động: Xác thực độ chính xác, thiên vị và hiệu suất trước khi mô hình được triển khai. Điều này ngăn chặn các mô hình không đáng tin cậy tiếp cận môi trường sản xuất.
- Triển khai lên môi trường staging: Đẩy mô hình lên môi trường staging trước để kiểm tra tích hợp với các dịch vụ thực.
- Triển khai sản xuất: Triển khai với tự động hóa, thường sử dụng các container và hệ thống điều phối như Kubernetes.
- Giám sát và vòng lặp phản hồi: Theo dõi hiệu suất trong môi trường sản xuất, theo dõi sự trôi lệch và kích hoạt huấn luyện lại khi đạt đến ngưỡng.
Bằng cách thiết kế đường ống ML theo cách này, bạn giảm thiểu rủi ro, tuân thủ các quy định và đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy trong các ngành có rủi ro cao như chăm sóc sức khỏe và tài chính.
Vai trò của đội ngũ phát triển chuyên trách trong MLOps
Bạn có thể tự hỏi liệu bạn có cần một đội ngũ phát triển phần mềm chuyên trách cho MLOps hay việc thuê các chuyên gia tư vấn là đủ. Thực tế là các chuyên gia tư vấn độc lập thường chỉ cung cấp các giải pháp ngắn hạn, nhưng các đường ống học máy đòi hỏi sự chú ý liên tục. Các mô hình suy giảm chất lượng theo thời gian, dữ liệu mới luôn có sẵn và môi trường triển khai phát triển.
Một đội ngũ chuyên trách cung cấp quyền sở hữu lâu dài, chuyên môn đa chức năng, lặp lại nhanh hơn và quản lý rủi ro. Việc có một đội ngũ phát triển phần mềm chuyên trách hiểu rõ những gì họ đang làm, cách họ làm và có thể tiếp tục làm việc đó cho bạn về lâu dài là lý tưởng và hiệu quả hơn rất nhiều so với việc có các chuyên gia tư vấn độc lập.
Các phương pháp hay nhất cho DevOps thành công trong AI
Ngay cả với các công cụ và đội ngũ phù hợp, thành công trong DevOps cho AI vẫn phụ thuộc vào việc tuân thủ các phương pháp hay nhất vững chắc.
Những điều này bao gồm:
- Quản lý phiên bản mọi thứ: Mã, dữ liệu và mô hình đều nên có kiểm soát phiên bản rõ ràng.
- Kiểm tra không chỉ độ chính xác: Bao gồm kiểm tra về tính công bằng, thiên vị và khả năng giải thích.
- Sử dụng container để nhất quán: Việc đóng gói các đường ống ML đảm bảo các mô hình chạy giống nhau trong mọi môi trường.
- Tự động hóa kích hoạt huấn luyện lại: Đặt ngưỡng cho sự trôi lệch dữ liệu hoặc suy giảm hiệu suất để tự động kích hoạt các công việc huấn luyện lại.
- Tích hợp giám sát vào các đường ống: Thu thập các chỉ số về độ trễ, độ chính xác và việc sử dụng trong thời gian thực.
- Cộng tác trong các vai trò: Khuyến khích chia sẻ trách nhiệm giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và đội ngũ vận hành.
- Lập kế hoạch khả năng mở rộng: Xây dựng các đường ống có thể xử lý các tập dữ liệu ngày càng lớn và nhu cầu người dùng mà không cần sửa đổi lớn.
Những phương pháp này biến đổi một đường ống học máy từ các hệ thống thử nghiệm thành cơ sở hạ tầng sẵn sàng cho sản xuất.
Kết luận
Tương lai của trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào một đường ống triển khai học máy đáng tin cậy và có khả năng mở rộng. Với tư cách là một doanh nghiệp, việc triển khai AI theo những cách rất cụ thể để tạo ra các dịch vụ và sản phẩm kỹ thuật số là tối quan trọng.
"
