1. Giới thiệu
Machine Learning (ML) đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp. Tuy nhiên, triển khai ML vào sản phẩm không giống như phần mềm truyền thống vì nó cần quản lý nhiều yếu tố như dữ liệu, mô hình, hyperparameter (siêu tham số) và môi trường. Để giải quyết vấn đề này, MLOps (Machine Learning Operations) ra đời, mở rộng khái niệm DevOps để phù hợp với ML.
2. DevOps vs. MLOps: Sự khác biệt là gì?
2.1 DevOps là gì?
DevOps giúp tự động hóa và tối ưu hóa vòng đời phát triển phần mềm, bao gồm:
- Continuous Integration (CI): Build & test code liên tục (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD).
- Continuous Delivery (CD): Deploy ứng dụng nhanh & ổn định (Docker, Kubernetes, Terraform).
- Monitoring: Theo dõi hiệu suất ứng dụng sau khi triển khai (Prometheus, Grafana, ELK Stack).
2.2 MLOps là gì?
MLOps áp dụng các nguyên tắc của DevOps vào hệ thống ML, nhưng mở rộng thêm các khía cạnh như:
- Quản lý dữ liệu đầu vào (Data Ingestion & Processing) với Apache Airflow, Prefect.
- Training & evaluation mô hình bằng TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
- Triển khai & giám sát mô hình bằng MLflow, TensorFlow Serving, TorchServe.
- Phát hiện model drift & tự động cập nhật mô hình với Kubeflow Pipelines.
2.3 Bảng so sánh DevOps vs. MLOps
| Tiêu chí | DevOps (Software) | MLOps (Machine Learning) |
|---|---|---|
| Code | Chủ yếu là code ứng dụng | Code + Dữ liệu + Mô hình ML |
| Testing | Unit & Integration test | Model validation, Drift detection |
| CI/CD | Build → Test → Deploy | Data ingestion → Training → Evaluation → Deploy |
| Triển khai | API, Web, Mobile app | Mô hình ML + API |
| Giám sát | Logs, Metrics | Model performance, Drift, Bias |
3. Ba cấp độ MLOps từ Google
Google Cloud chia MLOps thành 3 cấp độ phát triển, từ cơ bản đến nâng cao:
3.1 Level 0: Manual MLOps (Thủ công)
Mô tả
- Các bước như thu thập dữ liệu, training, deployment đều làm bằng tay.
- Không có tự động hóa → Dễ gặp lỗi & tốn thời gian.
- Sử dụng Jupyter Notebook, Pandas, Scikit-learn cho quá trình phát triển.
Đặc trưng ưu nhược điểm
✅ Dễ triển khai, không cần hệ thống phức tạp. ❌ Khó mở rộng, tốn công sức bảo trì.
Nên dùng khi nào?
- Dành cho nhóm nhỏ, nghiên cứu, thử nghiệm mô hình.
- Khi chưa có nhu cầu production hóa mô hình ML.
3.2 Level 1: Automate ML pipeline (Bán tự động)
Mô tả
- CI/CD được tích hợp vào workflow ML với MLflow, DVC.
- Tự động hóa training & deployment, nhưng vẫn cần can thiệp thủ công khi có thay đổi lớn.
Đặc trưng ưu nhược điểm
✅ Tự động hóa giúp giảm công sức lặp lại, có version control. ❌ Chưa đạt mức tự động hóa hoàn toàn, cần theo dõi thủ công.
Nên dùng khi nào?
- Dành cho startup, dự án ML có tần suất cập nhật vừa phải.
- Khi muốn nâng cấp từ Level 0 nhưng chưa cần tự động hóa hoàn toàn.
3.3 Level 2: Full MLOps automation (Tự động hoàn toàn)
Mô tả
- Tất cả pipeline ML được tự động hóa, từ thu thập dữ liệu (ingestion data) → training → deployment → monitoring.
- Hỗ trợ autoscaling & rollback khi mô hình gặp vấn đề với Kubernetes, Kubeflow.
Đặc trưng ưu nhược điểm
✅ Tự động hóa toàn bộ quy trình, giảm lỗi và công sức bảo trì. ✅ Có khả năng mở rộng và tối ưu tài nguyên với Kubernetes. ❌ Cần đầu tư hạ tầng mạnh, chi phí triển khai cao.
Nên dùng khi nào?
- Dành cho công ty lớn, ứng dụng ML production quy mô lớn.
- Khi cần triển khai ML ở mức độ enterprise với khả năng mở rộng cao.
4. Kiến trúc MLOps tiêu chuẩn
Một hệ thống MLOps chuẩn bao gồm các thành phần:
- Data Pipeline: Xử lý & biến đổi dữ liệu trước khi train với Apache Kafka, Apache Spark.
- Model Pipeline: Training, evaluation, tuning mô hình bằng MLflow, TensorFlow Extended (TFX).
- CI/CD Pipeline: Tự động build, test & deploy mô hình với GitHub Actions, Jenkins.
- Monitoring & Logging: Theo dõi hiệu suất & drift của mô hình bằng Prometheus, Grafana.
5. Kết luận
- MLOps không chỉ là DevOps cho Machine Learning, mà còn bao gồm quản lý dữ liệu, mô hình và tự động hóa toàn bộ workflow.
- Tùy vào quy mô doanh nghiệp, bạn có thể chọn MLOps Level 0, 1 hoặc 2.
- Muốn trở thành MLOps Engineer? Hãy bắt đầu bằng việc học CI/CD, Docker, Kubernetes, MLflow, và Kubeflow!
👉 Trong bài tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu "Machine Learning Lifecycle: Từ thu thập dữ liệu đến triển khai" – một cái nhìn toàn diện về quy trình xây dựng mô hình ML! Đừng bỏ lỡ!