Việc huấn luyện mô hình AI trên Jupyter Notebook đã trở nên phổ biến trong các nhóm phát triển AI. Tuy nhiên, khi bước sang giai đoạn triển khai thực tế, mọi thứ thường trở nên phức tạp:
- Làm thế nào để tái sử dụng mô hình một cách ổn định?
- Làm sao kiểm soát được toàn bộ quy trình huấn luyện?
- Và quan trọng hơn, làm thế nào để triển khai mô hình vào production một cách tự động, có version và dễ mở rộng? Đây là những câu hỏi thuộc phạm trù MLOps – một nhánh mở rộng từ DevOps nhưng dành riêng cho AI/ML
❗Vấn đề: Một mô hình tốt chưa chắc là một mô hình có thể triển khai Trong thực tế, rất nhiều dự án AI dừng lại ở mức… file notebook .ipynb. Mặc dù mô hình có độ chính xác cao, nhưng quy trình để lặp lại, triển khai và duy trì lại cực kỳ thủ công và thiếu kiểm soát:
- Không có pipeline xử lý dữ liệu
- Thiếu version control cho model và training code
- Việc triển khai endpoint mang tính thủ công, khó tích hợp CI/CD
- Không có cơ chế audit, log hay monitoring mô hình sau khi deploy Điều này không chỉ gây tốn thời gian mà còn tiềm ẩn nhiều rủi ro khi mở rộng sản phẩm.
✅ Giải pháp: SageMaker Pipelines SageMaker Pipelines là công cụ MLOps trong hệ sinh thái AWS, cho phép định nghĩa toàn bộ quy trình phát triển mô hình dưới dạng một pipeline. Với SageMaker Pipelines, bạn có thể:
- Chuẩn hóa toàn bộ quy trình từ preprocessing → training → evaluation → deployment
- Tự động hóa các bước quan trọng: xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá, đăng ký và triển khai mô hình
- Lưu trữ và version hóa toàn bộ artifacts, logs, metrics
- Kết nối trực tiếp với các dịch vụ như Model Registry, Endpoint, CloudWatch, Event Bridge để theo dõi và tự động cập nhật mô hình
🧩 Cấu trúc một pipeline AI điển hình Một pipeline điển hình trên SageMaker thường bao gồm:
Raw Data → Processing Step (tiền xử lý dữ liệu) → Training Step (huấn luyện mô hình) → Evaluation Step (đánh giá hiệu suất) → Model Registry (lưu trữ version) → Deployment Endpoint (triển khai mô hình) Pipeline này được định nghĩa bằng Python SDK, dễ bảo trì và tích hợp với hệ thống CI/CD hoặc trigger tự động.
💡 Khi nào nên dùng SageMaker Pipelines?
SageMaker Pipelines không chỉ giúp các team AI tối ưu hóa quy trình phát triển, mà còn nâng cao độ tin cậy và khả năng mở rộng của toàn bộ hệ thống. Trong bối cảnh AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi, chuẩn hóa MLOps là bước đi bắt buộc – và đây là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất để làm điều đó trên AWS.
Tham khảo thêm tại webinar thực chiến (hoàn toàn miễn phí) Nếu bạn muốn thấy pipeline như trên được triển khai thực tế cho doanh nghiệp, Slitigenz sẽ chia sẻ trong buổi webinar sắp tới với chủ đề "Xây dựng và vận hàng AI Pipelines với AWS Sagemaker" 🕙 Thời gian: 10:00 AM, ngày 18/07/2025 🎁 Ưu đãi: Nhận ngay $1,500 AWS credits từ chương trình hỗ trợ
Webinar sẽ gồm phần chia sẻ lý thuyết, demo thực tế trên AWS và các bài học kinh nghiệm từ các dự án thật trong lĩnh vực y tế, giáo dục và fintech.