Theo LinkedIn, nhu cầu về chuyên gia MLOps đã tăng hơn 40% trong năm 2023. Ngày càng nhiều công ty nhận ra rằng, để triển khai thành công các dự án machine learning (ML), không chỉ cần những data scientist xuất sắc, mà còn cần đến các chuyên gia MLOps nhằm đảm bảo mô hình vận hành hiệu quả trong môi trường production. Vậy MLOps là gì và vị trí này sẽ làm những công việc gì hằng ngày, hãy cùng mình tìm hiểu qua bài viết sau đây nhé.

1. MLOps là gì?

MLOps (Machine Learning Operations) là tập hợp các phương pháp và quy trình nhằm chuẩn hóa và tự động hóa việc triển khai các hệ thống machine learning trong môi trường sản phẩm thực tế. MLOps đóng vai trò cầu nối giữa phát triển mô hình ML (thường do các data scientist đảm nhận) và vận hành hệ thống (thường thuộc về đội ngũ IT/DevOps).

MLOps kết hợp ba lĩnh vực chính:

• Machine Learning: Phát triển thuật toán và mô hình
• DevOps: Phát triển và vận hành phần mềm
• Data Engineering: Xử lý và quản lý dữ liệu

Tương tự như DevOps trong phát triển phần mềm truyền thống, MLOps tập trung vào việc tạo ra quy trình liền mạch từ ý tưởng đến triển khai và giám sát mô hình ML trong môi trường production.

2. Tại sao vị trí MLOps lại quan trọng?

Theo nghiên cứu từ Gartner, chỉ khoảng 20% dự án AI thực sự đi vào giai đoạn sản phẩm. Nguyên nhân chính là thiếu quy trình rõ ràng để chuyển mô hình từ ý tưởng nghiên cứu thành sản phẩm thực tế.

MLOps giúp giải quyết vấn đề này bằng cách:

• Thu hẹp khoảng cách giữa việc phát triển và triển khai mô hình
• Đảm bảo mô hình được cập nhật, theo dõi và bảo trì dễ dàng, nhất quán
• Tăng tính ổn định và độ tin cậy của hệ thống AI
• Phát hiện sớm và xử lý các vấn đề như dữ liệu thay đổi (data drift)
• Tự động hóa quy trình triển khai và cải tiến mô hình

3.  MLOps sẽ đảm nhận những vai trò gì?

3.1 Thiết kế và xây dựng ML Pipeline

• Phát triển quy trình tự động hóa cho việc thu thập, xử lý dữ liệu, huấn luyện và đánh giá mô hình
• Thiết kế các CI/CD pipeline cho các dự án ML
• Tạo và duy trì các quy trình kiểm thử mô hình và đảm bảo chất lượng

# Ví dụ về một pipeline ML cơ bản
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

ml_pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('model', RandomForestClassifier())
])

# Pipeline này có thể được sử dụng trong quy trình huấn luyện tự động

3.2 Triển khai mô hình

• Đóng gói mô hình dưới dạng API hoặc microservice
• Tích hợp mô hình vào ứng dụng hiện có
• Thiết kế giải pháp có khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu người dùng
• Giải quyết các vấn đề về độ trễ (latency) và thông lượng (throughput) trong quá trình chạy mô hình

# Ví dụ về triển khai mô hình bằng Flask
from flask import Flask, request, jsonify
import joblib

app = Flask(__name__)
model = joblib.load('model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    prediction = model.predict([data['features']])
    return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0')

3.3 Quản lý phiên bản và môi trường thực thi

• Sử dụng các công cụ quản lý phiên bản để theo dõi mã nguồn, dữ liệu và mô hình một cách hiệu quả
• Đảm bảo khả năng tái tạo (reproducibility) cho toàn bộ quy trình machine learning (ML)
• Quản lý phụ thuộc và môi trường làm việc (Docker, Conda, ...)

# Ví dụ về Dockerfile cho triển khai mô hình
FROM python:3.8-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY model.pkl .
COPY app.py .

EXPOSE 5000
CMD ["python", "app.py"]

3.4  Giám sát và bảo trì Model

• Xây dựng hệ thống theo dõi hiệu suất của mô hình
• Phát hiện hiện tượng data drift và suy giảm hiệu suất mô hình
• Lên kế hoạch và thực hiện việc đào tạo lại mô hình khi cần thiết
• Theo dõi các chỉ số hệ thống như độ trễ, tài nguyên sử dụng và hiệu quả vận hành

# Ví dụ về giám sát data drift
import pandas as pd
from scipy.stats import ks_2samp

def detect_drift(reference_data, current_data, feature, threshold=0.05):
    """Kiểm tra data drift sử dụng Kolmogorov-Smirnov test"""
    ks_result = ks_2samp(reference_data[feature], current_data[feature])
    if ks_result.pvalue < threshold:
        print(f"Phát hiện data drift trong feature {feature}!")
        return True
    return False

3.5 Tối ưu hóa quy trình MLOps

• Đánh giá và cải thiện hiệu quả các pipelie ML
• Tự động hóa các quy trình thủ công
• Triển khai các phương pháp tốt nhất cho DevOps trong ML
• Nghiên cứu và tích hợp các công cụ MLOps mới

4. Kỹ năng cần thiết cho vị trí MLOps

Kỹ năng cần thiết:

• Lập trình: Python, Bash, SQL
• Machine Learning: Hiểu biết về các thuật toán ML, thư viện như scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• DevOps: CI/CD, containerization (Docker), orchestration (Kubernetes)
• Cloud Computing: AWS, GCP, Azure
• Infrastructure as Code: Terraform, CloudFormation
• Data Engineering: Xử lý dữ liệu, ETL pipelines

Công cụ MLOps phổ biến:

• Experiment management: MLflow, Weights & Biases
• Quản lý phiên bản dữ liệu: DVC, LakeFS
• Orchestration: Kubeflow, Airflow, Prefect
• Feature store: Feast, Tecton
• Monitoring: Prometheus, Grafana, Evidently AI

4. Kết luận

MLOps là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, nằm tại "giao điểm" giữa machine learning, phát triển phần mềm và quản lý hệ thống. Vai trò này giữ vai trò then chốt trong việc chuyển đổi các dự án ML từ giai đoạn thử nghiệm trong phòng thí nghiệm sang các sản phẩm thực tế, đảm bảo tính đáng tin cậy và khả năng mở rộng.

Các chuyên gia MLOps không chỉ cần am hiểu kỹ thuật về machine learning mà còn phải thành thạo các nguyên tắc DevOps, quản lý hạ tầng và kỹ thuật dữ liệu. Đây là một vị trí đầy thách thức nhưng cũng mở ra những cơ hội hấp dẫn trong bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ như hiện nay.