Giới Thiệu

Trong thời đại công nghệ ngày nay, việc xây dựng và triển khai các giải pháp AI (Trí Tuệ Nhân Tạo) và ML (Học Máy) nhanh chóng và hiệu quả đã trở thành yêu cầu thiết yếu. Tuy nhiên, các nhóm AI/ML thường gặp phải các thách thức phức tạp về hạ tầng, quy trình thủ công và hiệu suất không tối ưu. Do đó, Kỹ thuật Nền tảng (Platform Engineering) đã ra đời như một giải pháp hữu hiệu.

Kỹ thuật nền tảng giúp tối ưu hóa các quy trình làm việc, tự động hóa những tác vụ lặp đi lặp lại thông qua các nền tảng phát triển nội bộ (IDP), cho phép các đội ngũ tập trung vào nhiệm vụ quan trọng nhất: cung cấp các giải pháp AI/ML có giá trị cao.

Tại Sao Nên Chọn Kỹ Thuật Nền Tảng?

Theo báo cáo Dora năm 2024, Kỹ thuật Nền tảng đã tạo ra sự thay đổi đáng kể: tần suất triển khai tăng 60%, năng suất lập trình viên tăng 8%, và hiệu suất nhóm tăng 10%. Dưới đây là 10 công cụ mã nguồn mở trong Kỹ thuật Nền tảng có thể giúp bạn đạt được những kết quả tương tự cho các dự án AI/ML.

1. KitOps

KitOps giúp đơn giản hóa quy trình làm việc ML thông qua các thành phần tái sử dụng và một ModelKit an toàn, có thể kiểm soát phiên bản. Công cụ này tương thích hoàn hảo với các nền tảng như Docker, Terraform và Kubernetes, từ đó tự động hóa và đẩy nhanh chu kỳ phát triển.

2. Kubeflow

Kubeflow là nền tảng mã nguồn mở giúp quản lý quy trình làm việc ML trên Kubernetes. Nó xử lý sự phức tạp của container và hỗ trợ tự động hóa toàn bộ quá trình từ đào tạo đến triển khai mô hình, mang đến sự nhất quán và khả năng tái tạo cao.

3. Data Version Control

Data Version Control (DVC) cung cấp giải pháp kiểm soát phiên bản dữ liệu chuyên biệt cho quy trình làm việc ML. Công cụ này dễ dàng tích hợp với Git và hỗ trợ nhiều kho lưu trữ đám mây lớn, giúp theo dõi và chia sẻ dữ liệu một cách hiệu quả.

4. Seldon Core

Seldon Core cho phép các kỹ sư ML triển khai mô hình quy mô lớn mà không cần chuyên môn sâu về Kubernetes. Nó hỗ trợ nhiều phương pháp triển khai khác nhau và cung cấp các công cụ giám sát hiệu suất để nâng cao tính khả thi.

5. BentoML

BentoML là công cụ được thiết kế riêng để triển khai các mô hình học máy quy mô lớn. Nó khả dụng với nhiều loại mô hình khác nhau, giúp quản lý mô hình một cách hiệu quả và đơn giản hóa quá trình tích hợp.

6. Apache Airflow

Apache Airflow mang đến giải pháp quản lý quy trình công việc ML thông qua việc lập lịch và giám sát. Tính tương thích với đa dạng hệ thống giúp nhóm dễ dàng phát triển và duy trì cơ sở hạ tầng ML.

7. Prometheus

Prometheus là công cụ giám sát nguồn mở giúp theo dõi và cảnh báo cho cơ sở hạ tầng AI/ML của bạn. Nó cho phép lập bảng điều khiển tùy chỉnh và cung cấp phân tích số liệu theo thời gian thực.

8. Comet

Comet là nền tảng hỗ trợ theo dõi và đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn, giúp lập trình viên ghi lại các số liệu và siêu tham số để phân tích hiệu suất.

9. MLflow

MLflow cung cấp bộ công cụ toàn diện cho việc quản lý vòng đời sản phẩm ML, bao gồm theo dõi, quản lý mô hình, và dự án. Những giải pháp mà MLflow mang lại sẽ giúp đơn giản hóa quy trình phát triển.

10. Feast

Feast giúp quản lý và triển khai các tính năng học máy bằng cách lưu trữ và tích hợp mã tạo tính năng dễ dàng, rất quan trọng khi cần đào tạo lại mô hình thường xuyên.

Kết Luận

Việc áp dụng các công cụ mã nguồn mở trong Kỹ thuật Nền tảng không chỉ giúp đơn giản hóa quy trình phát triển mà còn tăng cường tính hiệu quả và sản xuất sống động cho các dự án AI/ML của bạn. Bằng cách lựa chọn các công cụ phù hợp, bạn sẽ đem đến những giải pháp tốt nhất cho nhóm của mình.