Nền tảng MLOps
Nền tảng MLOps (Hoạt động học máy) là các sản phẩm và dịch vụ phần mềm giúp các công ty tạo và quản lý việc phát triển, triển khai và quản lý các quy trình và quy trình học máy một cách tự động. Nền tảng MLOps cho phép các tổ chức tự động hóa quy trình DevOps của họ cho các ứng dụng machine learning. MLOps tương đối mới và được hỗ trợ bởi sự sẵn có của các tài nguyên máy tính và công cụ phát triển phần mềm hiện đại.
Nền tảng MLOps tự động hóa quá trình tạo phiên bản và triển khai cho các mô hình ML. Việc lập phiên bản cho phép các nhóm so sánh các phiên bản khác nhau của mô hình với nhau và giúp các nhà khoa học dữ liệu cộng tác làm việc trong một dự án ML. Nó cũng bảo mật các mô hình và giúp tuân thủ bằng cách cho phép truy xuất nguồn gốc của các mô hình. Nền tảng MLOps xử lý quá trình triển khai, điều phối các thành phần khác nhau của sản phẩm và đảm bảo mô hình được triển khai đúng cách.
Quy trình MLOps thường bao gồm năm bước, đó là: Tích hợp liên tục (CI), Phân phối liên tục (CD), Đào tạo liên tục (CT), Đảm bảo chất lượng mô hình (MQA) và Đảm bảo độ ổn định mô hình (MSA). Tích hợp liên tục xây dựng và kiểm tra mô hình theo quy trình tự động. Phân phối liên tục tập trung vào việc triển khai mô hình. Đào tạo liên tục là quá trình đảm bảo mô hình luôn được cập nhật bằng cách áp dụng dữ liệu mới có sẵn. Đảm bảo chất lượng mô hình tập trung vào việc đo lường và cải thiện chất lượng của mô hình. Đảm bảo độ ổn định của mô hình tập trung vào việc cải thiện tính ổn định của mô hình.
Nền tảng MLOps có thể triển khai các mô hình cho các cụm, hệ thống đám mây và phần cứng tại chỗ dựa trên Kubernetes. Ngoài ra, nền tảng MLOps thường có các công cụ để cải thiện hiệu suất của mô hình, chẳng hạn như điều chỉnh siêu tham số tự động và để đo lường chất lượng cũng như độ ổn định của mô hình ML.
Nền tảng MLOps cho phép các tổ chức phát triển và triển khai quy trình ML với độ chính xác cao, theo cách hiệu quả và tự động. Bằng cách tự động hóa và hợp lý hóa quy trình phát triển ML, nền tảng MLOps giúp việc bảo mật, quản lý và tối ưu hóa quy trình máy học trở nên dễ dàng hơn.
