Machine learning - ML (học máy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng hoạt động học tập của con người, cho phép máy móc nâng cao khả năng dự đoán cho đến khi chúng có thể thực hiện các tác vụ một cách độc lập mà không cần mã hóa. Các ứng dụng phần mềm ML có thể dự báo được kết quả mới dựa trên những dữ liệu đã đào tạo trước đây.
Việc phát triển mô hình ML chính xác đòi hỏi chúng ta phải có dữ liệu, tài nguyên điện toán và cơ sở hạ tầng lớn. Đào tạo mô hình machine learning nội bộ có thể là một thách thức khó khăn đối với hầu hết các tổ chức khi xét đến thời gian và chi phí liên quan. Nền tảng ML trên đám mây cung cấp sức mạnh tính toán, lưu trữ và dịch vụ cần thiết để đào tạo các mô hình ML.
Điện toán đám mây giúp machine learning dễ dàng tiếp cận, thích ứng và tiết kiệm chi phí hơn, cho phép các developer xây dựng các thuật toán ML một cách nhanh chóng. Tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể, các tổ chức có thể lựa chọn các dịch vụ đám mây khác nhau để hỗ trợ các dự án đào tạo ML, hoặc tận dụng các mô hình đã được đào tạo trước đó cho ứng dụng của họ.
Machine Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo mô phỏng việc học tập của con người
Những lợi ích machine learning mang lại cho doanh nghiệp
MLOps (Machine learning operations) đóng vai trò là cầu nối với các hoạt động lập trình truyền thống, xử lý và khoa học dữ liệu/AI. Hiểu được những lợi thế mà MLOps có thể mang lại cho doanh nghiệp của bạn là chìa khóa cho tích hợp AI thành công.
Việc tích hợp MLOps vào doanh nghiệp có thể mang lại những lợi ích sau:
- Tối ưu mô hình quản lý doanh nghiệp: MLOps giúp tối ưu hóa và tự động hóa toàn bộ vòng đời phát triển, đào tạo, triển khai và vận hành mô hình. Sự linh hoạt này cho phép các doanh nghiệp thích ứng kịp thời với nhu cầu và điều kiện thị trường thay đổi theo chu kỳ lặp lại và được kiểm soát.
- Phiên bản mô hình và thích ứng dữ liệu: MLOps cho phép doanh nghiệp tạo ra các mô hình lặp lại với nhiều phiên bản để phù hợp với các dữ liệu khác nhau hoặc theo từng trường hợp cụ thể. Tính linh hoạt này giúp cho các doanh nghiệp ứng phó hiệu quả với những thách thức ngày càng tăng và nhu cầu thay đổi.
- Giám sát và quản lý mô hình chủ động: Các tổ chức tích cực giám sát và quản lý mô hình ML của họ có thể phản ứng nhanh chóng với những thay đổi lớn về dữ liệu hoặc tình trạng kinh doanh. Ví dụ: khi các yếu tố bên ngoài hoặc sự thay đổi trong dữ liệu cơ bản gây ra sự sai lệch dữ liệu đầu vào đáng kể, các mô hình đã triển khai trước đó có thể trở nên không hiệu quả. Trong trường hợp này, MLOps giúp phát hiện những thay đổi ảnh hưởng đến độ tin cậy và hiệu suất của mô hình, thúc đẩy quá trình đào tạo lại và triển khai nhanh chóng.
- Hỗ trợ tuân thủ quy định và quản trị: Việc áp dụng quy trình MLOps thúc đẩy kinh doanh bằng cách cung cấp các cơ chế kiểm tra, tuân thủ, quản trị và kiểm soát quyền truy cập mạnh mẽ trong suốt vòng đời phát triển. Điều này đảm bảo khả năng hiển thị giám sát trong quá trình tạo mô hình, sử dụng dữ liệu và tuân thủ quy định khi môi trường kinh doanh thay đổi.
Machine learning bao gồm các thuật toán cho phép hệ thống học từ dữ liệu
Công nghệ đám mây hỗ trợ machine learning như thế nào?
Như chúng ta đã biết, AI hiện đại và machine learning tồn tại và phát triển được nhờ vào công nghệ điện toán đám mây. Sự kết hợp giữa dữ liệu, khả năng mở rộng và khả năng xử lý là động lực thúc đẩy việc chuyển đổi các hệ thống tính toán phức tạp thành những hệ thống có khả năng hỗ trợ machine learning một cách hiệu quả.
Lợi ích của triển khai mô hình machine learning trên đám mây bao gồm:
- Big Data: Nền tảng machine learning yêu cầu lượng dữ liệu khổng lồ, thường được đo bằng terabyte, để đào tạo các thuật toán của chúng. Cơ sở hạ tầng đám mây không chỉ hỗ trợ các ứng dụng dựa trên dữ liệu mà còn thúc đẩy sự phát triển của Big Data như một nguồn tài nguyên quý giá cho các tác vụ đòi hỏi sự khắt khe như machine learning.
- Xử lý song song: Trước khi có điện toán đám mây, machine learning phải đối mặt với những hạn chế về phần cứng làm hạn chế tiềm năng của nó. Với sự ra đời của các cluster xử lý song song trên đám mây, những hạn chế này đã giảm đi đáng kể. Điều từng là thách thức trong khả năng tính toán đã trở thành vấn đề của quá khứ.
- Tăng tốc xử lý GPU: Khi machine learning ngày càng phát triển, việc hàng nghìn máy tính được kết nối với nhau là không đủ. Các data scientist và kỹ sư đã phát hiện ra rằng GPU (Bộ xử lý đồ họa), được thiết kế để xử lý đồ họa và chơi game, có thể cung cấp nền tảng phần cứng lý tưởng cho yêu cầu xử lý song song và chuyên sâu của các ứng dụng machine learning. Kể từ đó, GPU là lựa chọn hàng đầu trong việc cung cấp sức mạnh cho các mô hình machine learning.
- Mở rộng quy mô và cloud bursting: Việc sử dụng AI và machine learning khác nhau và nhu cầu mà chúng đặt ra trên hệ thống đám mây cũng thay đổi theo các tác vụ cụ thể của chúng. Các hệ thống hybrid cloud hiện đại trở nên vượt trội trong việc hỗ trợ mở rộng quy mô nhanh chóng và rộng rãi thông qua các kỹ thuật như cloud bursting, bao gồm việc sử dụng cơ sở hạ tầng public cloud để nhanh chóng mở rộng và thu hẹp tài nguyên điện toán.
Tác động của machine learning tới xã hội và doanh nghiệp dự kiến sẽ tăng lên đáng kể
Những cân nhắc khi chọn cơ sở hạ tầng đám mây cho Machine Learning
Khi bắt tay vào việc tạo ra một nền tảng machine learning cho doanh nghiệp hay nghiên cứu nâng cao, bạn nên tìm hiểu các nhà cung cấp đám mây có uy tín để xác định cơ sở hạ tầng phù hợp nhất cho dự án của mình. Tuy nhiên, không phải tất cả các dịch vụ đám mây đều như nhau và điều quan trọng là bạn phải hiểu về các nguồn tài nguyên cũng như sự hỗ trợ cần thiết cho dự án của mình.
Dưới đây là một số yếu tố chính để xem xét đến khi đánh giá nhà cung cấp dịch vụ đám mây cho machine learning:
- Năng lực phần cứng: Nhà cung cấp dịch vụ đám mây mà bạn đã chọn phải có phần cứng phù hợp, bao gồm GPU accelerator, quyền truy cập tốc độ cao vào bộ lưu trữ đám mây (như NVMe) và nếu được, hãy dùng các giải pháp lưu trữ và khôi phục mạnh mẽ cho trường hợp xảy ra thảm họa.
- Hệ sinh thái phần mềm: Phần mềm và ứng dụng do nền tảng cung cấp phải phù hợp với mục tiêu dự án của bạn. Ngay cả khi bạn có kế hoạch phát triển phần mềm của riêng mình, thì hệ điều hành cơ bản, code base, công nghệ cơ sở dữ liệu, file hệ thống đám mây và các thành phần khác có thể xử lý hiệu quả những công việc bạn muốn.
- Container hóa: Nếu bạn có ý định xây dựng ứng dụng của mình trên hệ thống ML, việc có tùy chọn ứng dụng container có thể mang lại lợi ích. Điều này đảm bảo rằng các ứng dụng của bạn vẫn linh hoạt và thích ứng được với nhu cầu ngày càng tăng.
- Khả năng tương thích của công cụ: Tùy vào nền tảng đám mây bạn chọn, bạn có thể có quyền truy cập vào các công cụ phần mềm khác nhau được thiết kế để hỗ trợ các ứng dụng machine learning khác nhau. Ví dụ: Google, Amazon và Microsoft đều hỗ trợ TensorFlow và cả Amazon và Microsoft đều cung cấp hỗ trợ cho đặc tả Gluon. Bạn cần phải điều chỉnh các công cụ sẵn có để phù hợp với mô hình machine learning của mình.
Bằng cách áp dụng MLOps và điện toán đám mây, các doanh nghiệp không chỉ có thể nâng cao tính linh hoạt và khả năng thích ứng mà còn duy trì chất lượng và sự tuân thủ của mô hình, đồng thời tận dụng sức mạnh của machine learning để thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt và làm tiền đề đổi mới.
