15 công cụ LLMOps hàng đầu để xây dựng ứng dụng AI vào năm 2026

Hình ảnh do tác giả cung cấp

Chúng ta đã vượt qua giai đoạn chỉ tập trung cải thiện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và hiện tập trung vào việc dùng chúng để tạo ra các ứng dụng AI hỗ trợ doanh nghiệp. Đây là lúc các công cụ vận hành mô hình ngôn ngữ lớn (LLMOps) phát huy tác dụng, đơn giản hóa quy trình xây dựng hệ thống tự động hóa hoàn chỉnh để đưa giải pháp LLM vào môi trường sản xuất.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét nhiều công cụ như API LLM, khung tinh chỉnh, công cụ theo dõi thí nghiệm, hệ sinh thái tích hợp LLM, công cụ tìm kiếm vector, khung phục vụ mô hình, nền tảng triển khai và công cụ quan sát. Mỗi công cụ đều xuất sắc trong phạm vi của mình và được thiết kế để giải quyết các vấn đề cụ thể liên quan đến LLM.

LLMOps là gì?

LLMOps là một lĩnh vực mới nổi tập trung vào quản trị vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn trong môi trường sản xuất. Về bản chất, đây là MLOps (vận hành học máy) chuyên biệt cho các mô hình ngôn ngữ và đa phương thức.

Hãy tham gia khóa học Nắm vững các khái niệm về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) để tìm hiểu về ứng dụng LLM, phương pháp huấn luyện, cân nhắc đạo đức và các nghiên cứu mới nhất.

LLMOps bao gồm toàn bộ vòng đời của mô hình ngôn ngữ lớn, từ thu thập dữ liệu, huấn luyện hoặc tinh chỉnh mô hình, kiểm thử và xác thực, tích hợp, triển khai, tối ưu hóa, giám sát và bảo trì, đến cộng tác. Bằng cách cấu trúc dự án và tự động hóa quy trình, LLMOps giúp bạn giảm lỗi và mở rộng ứng dụng AI hiệu quả, đảm bảo mô hình vững chắc và đáp ứng được nhu cầu thực tế.

Tóm lại, các công cụ LLMOps giúp bạn xây dựng một hệ thống tự động thu thập dữ liệu, tinh chỉnh mô hình, theo dõi hiệu năng, tích hợp dữ liệu bên ngoài, tạo ứng dụng AI, triển khai lên đám mây và quan sát chỉ số cùng hiệu năng của mô hình trong sản xuất.

Lộ trình kỹ năng Phát triển Mô hình Ngôn ngữ Lớn gồm 4 khóa học sẽ giúp bạn xây nền tảng vững chắc về cách LLM hoạt động và cách tinh chỉnh các LLM tiền huấn luyện.

Giờ hãy cùng khám phá các công cụ LLMOps hàng đầu hiện có.

API

Truy cập các mô hình ngôn ngữ và nhúng thông qua các cuộc gọi API. Bạn không cần tự triển khai mô hình hay duy trì máy chủ; chỉ cần cung cấp khóa API và bắt đầu sử dụng các mô hình tối tân.

1. OpenAI API

OpenAI cung cấp quyền truy cập API tới các mô hình LLM tiên tiến như GPT-4o và o1. Bạn có thể dùng các mô hình này qua gói Python hoặc lệnh CURL. 

API là giải pháp lý tưởng cho các startup chưa có đội ngũ kỹ thuật để tinh chỉnh hay triển khai mô hình trong sản xuất. Nó cung cấp truy cập tới mô hình ngôn ngữ, mô hình đa phương thức, gọi hàm, đầu ra có cấu trúc và tùy chọn tinh chỉnh. Bên cạnh đó, bạn có thể dùng các mô hình nhúng để tạo cơ sở dữ liệu vector của riêng mình. Tóm lại, đây là hệ sinh thái AI toàn diện với chi phí thấp.

Tìm hiểu cách dùng OpenAI Python API để truy cập các LLM tối tân qua bài Hướng dẫn API GPT-4o: Bắt đầu với API của OpenAI. 

Mã khởi động nhanh OpenAI API. Nguồn ảnh: Hướng dẫn khởi động nhanh - OpenAI API

2. Anthropic API

API Anthropic tương tự OpenAI API, cung cấp quyền truy cập tới nhiều mô hình ngôn ngữ và nhúng. Các mô hình này có thể dùng để tạo ứng dụng RAG, tích hợp công cụ, truy xuất trang web, sử dụng mô hình thị giác và phát triển agent AI. Theo thời gian, Anthropic hướng tới việc cung cấp đầy đủ công cụ để xây dựng và triển khai ứng dụng AI hoàn chỉnh. 

Giống OpenAI API, nó có các biện pháp bảo vệ an toàn và công cụ đánh giá để theo dõi hiệu năng mô hình.

Tìm hiểu cách dùng Claude API để truy cập các LLM hiệu năng cao qua bài Hướng dẫn API Claude Sonnet 3.5: Bắt đầu với API của Anthropic.

Mã khởi động nhanh Anthropic API. Nguồn ảnh: Thiết lập ban đầu - Anthropic

Tinh chỉnh (Fine-Tuning)

Bằng Python, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng trên bộ dữ liệu tùy biến để điều chỉnh phong cách, tác vụ và chức năng của mô hình theo yêu cầu cụ thể.

3. Transformers

Transformers của Hugging Face là một khung nổi tiếng trong cộng đồng và ngành AI. Nó được dùng rộng rãi để truy cập mô hình, tinh chỉnh LLM với tài nguyên hạn chế và lưu trữ mô hình. Hệ sinh thái đi kèm bao quát từ tải dữ liệu đến đánh giá LLM. 

Với Transformers, bạn có thể tải bộ dữ liệu và mô hình, xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình với tham số tùy chỉnh, huấn luyện và đẩy mô hình lên đám mây. Sau đó, bạn có thể triển khai các mô hình này lên máy chủ chỉ với vài cú nhấp chuột.

Tham gia khóa Giới thiệu về LLM bằng Python để học về bức tranh LLM, kiến trúc transformer, LLM tiền huấn luyện và cách tích hợp LLM để giải quyết bài toán thực tế.

Mã khởi động nhanh Transformers. Nguồn ảnh: Quick tour (huggingface.co)

4. Unsloth AI

Unsloth AI là một framework Python để tinh chỉnh và truy cập các mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp API đơn giản và hiệu năng nhanh gấp 2 lần so với Transformers. 

Được xây dựng trên thư viện Transformers, nó tích hợp thêm công cụ để đơn giản hóa việc tinh chỉnh LLM với tài nguyên hạn chế. Điểm nổi bật của Unsloth là khả năng lưu mô hình theo định dạng tương thích vLLM và GGUF chỉ với một dòng lệnh, không cần cài đặt và thiết lập các thư viện như llama.cpp vì mọi thứ được xử lý tự động.

Mã suy luận Unsloth. Nguồn ảnh: Inference | Unsloth Documentation

Theo dõi thí nghiệm

Theo dõi và đánh giá hiệu năng mô hình trong quá trình huấn luyện và so sánh kết quả. 

5. Weights & Biases

Weights & Biases cho phép bạn theo dõi hiệu năng mô hình trong và sau khi tinh chỉnh để đánh giá mức độ hiệu quả. Nó cũng hỗ trợ theo dõi ứng dụng RAG và giám sát, gỡ lỗi LLM. 

Nền tảng tích hợp mượt mà với nhiều framework và công cụ, gồm Transformers, LangChain, PyTorch và Keras. Lợi thế lớn khi dùng Weights & Biases là bảng điều khiển (dashboard) tùy biến cao, giúp bạn tạo báo cáo đánh giá mô hình và so sánh các phiên bản khác nhau.

Tìm hiểu cách cấu trúc, ghi log và phân tích thí nghiệm học máy bằng Weights & Biases qua hướng dẫn Thử nghiệm Học máy: Giới thiệu về Weights & Biases.

Các chỉ số mô hình LLM. Nguồn ảnh: wandb.ai

Tích hợp LLM

Tích hợp LLM với cơ sở dữ liệu bên ngoài, cơ sở dữ liệu riêng và tìm kiếm web. Bạn thậm chí có thể tạo và phục vụ toàn bộ ứng dụng AI bằng các framework này. Tóm lại, đây là những công cụ then chốt để xây dựng ứng dụng phức tạp dựa trên LLM và có thể triển khai lên đám mây.

6. Langchain

LangChain là công cụ phổ biến để tạo ứng dụng AI dùng LLM. Chỉ với vài dòng mã, bạn có thể phát triển chatbot RAG nhận biết ngữ cảnh ngay trong Jupyter notebooks. 

LangChain hiện cung cấp một hệ sinh thái LLM hoàn chỉnh:

• Tích hợp: Hỗ trợ tích hợp với nhiều API AI, mô hình chat, mô hình nhúng, bộ nạp tài liệu, kho vector và công cụ.
• LangChain: Điều phối các công cụ tích hợp và LLM để xây dựng ứng dụng AI.
• LangGraph: Thiết kế để xây dựng ứng dụng đa tác tử có trạng thái với LLM bằng cách mô hình hóa các bước như cạnh và nút trong đồ thị.
• LangGraph Cloud và LangSmith: Các sản phẩm thương mại cho phép bạn dùng dịch vụ quản lý để xây dựng và triển khai ứng dụng dựa trên LLM.

LangChain đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng dùng LLM bằng cách cung cấp công cụ, thành phần và giao diện giúp tối ưu quy trình.

Hoàn thành khóa Phát triển Ứng dụng LLM với LangChain để hiểu cách xây dựng ứng dụng AI bằng LLM, prompt, chain và agent trong LangChain.

Hệ sinh thái LangChain. Nguồn ảnh: Giới thiệu | 🦜️🔗 LangChain

7. LlamaIndex

LlamaIndex tương tự LangChain nhưng cung cấp cách tiếp cận đơn giản hơn để xây dựng ứng dụng RAG. Chỉ với vài dòng mã, bạn có thể tạo ứng dụng RAG có lưu lịch sử. 

LlamaIndex cung cấp tích hợp API và kho vector toàn diện, giúp phát triển các ứng dụng LLM phức tạp và tối tân. Nó cũng có dịch vụ quản lý gọi là LlamaCloud, cho phép lưu trữ ứng dụng AI dễ dàng. 

Tìm hiểu cách nạp, quản lý và truy xuất dữ liệu riêng tư và theo miền bằng ngôn ngữ tự nhiên qua hướng dẫn LlamaIndex: Khung dữ liệu cho các ứng dụng dựa trên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). 

Hướng dẫn RAG nâng cao của LlamaIndex. Nguồn ảnh: Advanced RAG with LlamaParse - LlamaIndex

Tìm kiếm vector

Các công cụ tìm kiếm vector cung cấp khả năng lưu trữ và truy xuất mạnh mẽ, thiết yếu để xây dựng ứng dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation). Những công cụ này cho phép chuyển đổi nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh thành embedding và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector. 

8. Chroma

Chroma là cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, bản địa AI. Nó giúp việc xây dựng ứng dụng LLM trở nên dễ dàng nhờ khả năng tích hợp tri thức, dữ kiện và kỹ năng một cách thuận tiện. 

Nếu bạn muốn tạo ứng dụng RAG cơ bản cho phép lưu tài liệu dưới dạng embedding rồi truy xuất để kết hợp với prompt nhằm cung cấp bối cảnh cho mô hình ngôn ngữ, bạn không nhất thiết cần LangChain. Bạn chỉ cần Chroma DB để lưu và truy xuất tài liệu.

Sơ đồ Chroma DB. Nguồn ảnh: Chroma Docs (trychroma.com)

9. Qdrant

Qdrant là cơ sở dữ liệu vector và công cụ tìm kiếm tương đồng mã nguồn mở phổ biến, xử lý tốt các vector chiều cao. Nó cung cấp giải pháp cục bộ, đám mây và lai, phù hợp nhiều nhu cầu triển khai. 

Qdrant đặc biệt hiệu quả trong các ứng dụng như RAG, phát hiện bất thường, tìm kiếm nâng cao và hệ gợi ý. API mạnh mẽ giúp tích hợp và quản lý dữ liệu văn bản dễ dàng, là công cụ hữu ích cho nhà phát triển muốn triển khai năng lực tìm kiếm dựa trên vector.

Xem 5 Cơ sở dữ liệu Vector Tốt nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Chúng cung cấp API đơn giản và hiệu năng nhanh.

Ví dụ bắt đầu với Qdrant. Nguồn ảnh: Local Quickstart - Qdrant

Phục vụ (Serving)

Một thành phần thiết yếu cho ứng dụng của bạn là động cơ suy luận và phục vụ LLM thông lượng cao, tương thích với nhiều tài nguyên tính toán như GPU, TPU, XPU và hơn thế nữa. Những công cụ này cũng tương thích với máy chủ tương thích OpenAI, cho phép bạn dùng API của OpenAI để truy cập mô hình được phục vụ một cách liền mạch.

10. vLLM

vLLM là thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ, thiết kế cho suy luận và phục vụ mô hình ngôn ngữ lớn hiệu quả. Nó giải quyết thách thức khi triển khai LLM như tiêu thụ bộ nhớ cao và chi phí tính toán bằng kỹ thuật quản lý bộ nhớ sáng tạo và chiến lược batching động.

Một trong những tính năng tốt nhất của vLLM là thuật toán PagedAttention, cải thiện đáng kể thông lượng và giảm lãng phí bộ nhớ. Nó mang lại thông lượng cao hơn tới 24 lần so với các giải pháp truyền thống như Hugging Face Transformers.

Ví dụ khởi động nhanh vLLM. Nguồn ảnh: Quickstart — vLLM

11. BentoML

BentoML là thư viện Python để xây dựng và phục vụ LLM, cung cấp nhiều tùy biến hơn cho phát triển ứng dụng AI so với vLLM. Nó bao gồm BentoCloud, dịch vụ quản lý cho phép triển khai và giám sát mô hình trên đám mây dễ dàng, có gói miễn phí để bắt đầu. 

BentoML tự động hóa nhiều bước phức tạp trong triển khai mô hình, giúp rút ngắn đáng kể thời gian đưa mô hình từ phát triển sang sản xuất.

Mã khởi động nhanh BentoML. Nguồn ảnh: Quickstart - BentoML

Triển khai

Bạn có thể triển khai trực tiếp LLM lên đám mây hoặc tạo ứng dụng AI tích hợp rồi triển khai. Để làm vậy, bạn có thể chọn bất kỳ nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nào. Tuy nhiên, các công cụ dưới đây được xây dựng chuyên cho LLM và triển khai AI, cung cấp trải nghiệm triển khai dễ dàng và hiệu quả hơn.

12. Inference Endpoints

Nếu bạn là người yêu thích hệ sinh thái Hugging Face, bạn sẽ thích Inference Endpoints của Hugging Face. Dịch vụ triển khai này cho phép bạn phục vụ bất kỳ mô hình nào từ kho mô hình của Hugging Face, kể cả mô hình riêng tư, cho mục đích sản xuất. Chỉ cần chọn nhà cung cấp đám mây và loại máy tính, trong vài phút, mô hình của bạn đã sẵn sàng sử dụng. 

Inference Endpoints có bảng điều khiển riêng, cho phép bạn tạo endpoint và giám sát mô hình trong sản xuất, mang đến giải pháp triển khai mô hình học máy an toàn và hiệu quả.

Triển khai mô hình bằng Inference Endpoint của Hugging Face. Nguồn ảnh: Create an Endpoint (huggingface.co)

13. Anyscale

Anyscale sử dụng Ray Serve ở backend để cung cấp suy luận mô hình nhanh và thông lượng cao. Là nền tảng tính toán được quản lý hoàn toàn và có khả năng mở rộng, Anyscale cho phép bạn tải dữ liệu, huấn luyện mô hình, đánh giá và phục vụ mô hình, quản lý dịch vụ, giám sát mô hình và kiểm soát truy cập. Đây là nền tảng MLOps đầu-cuối xây dựng trên hệ sinh thái mã nguồn mở Ray, đơn giản hóa toàn bộ vòng đời ứng dụng AI. 

Không gian làm việc Anyscale. Nguồn ảnh: Unified Compute Platform for AI & Python Apps | Anyscale

Quan sát (Observability)

Khi LLM được triển khai, việc giám sát hiệu năng trong sản xuất là tối quan trọng. Công cụ quan sát sẽ tự động theo dõi mô hình của bạn trên đám mây và cảnh báo nếu hiệu năng suy giảm đáng kể.

14. Evidently

Evidently là khung quan sát ML và MLOps mã nguồn mở. Nó cho phép bạn đánh giá, kiểm thử và giám sát ứng dụng ML và pipeline dữ liệu. Công cụ hỗ trợ cả mô hình dự đoán nói chung và ứng dụng AI sinh sinh. 

Với hơn 100 chỉ số tích hợp, nó cung cấp phát hiện trôi dữ liệu và đánh giá mô hình ML. Nó cũng có thể tạo báo cáo dữ liệu và đánh giá mô hình, bộ kiểm thử tự động và bảng điều khiển giám sát mô hình.

Giám sát mô hình bằng Evidently. Nguồn ảnh: evidentlyai.com

15. Fiddler AI

Fiddler AI là nền tảng quan sát AI để giám sát, giải thích, phân tích và cải thiện các mô hình LLM, mô hình sinh ảnh và ứng dụng AI nói chung. Nó phát hiện và xử lý trôi mô hình, ngoại lệ và vấn đề toàn vẹn dữ liệu thông qua cảnh báo thời gian thực và gỡ lỗi dựa trên AI có khả năng giải thích, giúp nhóm phát hiện và khắc phục sự cố kịp thời.

Sơ đồ quan sát Fiddler AI. Nguồn ảnh: LLM Observability | Fiddler AI

Giờ bạn đã biết về nhiều công cụ LLMOPs, hãy bắt tay vào tạo một dự án LLM từ danh sách bài viết 12 Dự án LLM cho Mọi Cấp độ.

Kết luận

Lĩnh vực LLMOps vẫn đang phát triển và có rất nhiều thông tin ồn ào trong không gian AI. Trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá 15 công cụ LLMOps hàng đầu ở tuyến đầu của lĩnh vực. 

Dù chúng tôi đã đề cập đến các công cụ thiết yếu và phổ biến để xây dựng, đánh giá và triển khai ứng dụng AI lên đám mây, vẫn còn nhiều danh mục chưa đề cập như công cụ vận hành học máy cho CI/CD, điều phối workflow, quản lý phiên bản mô hình và dữ liệu, Docker, Kubernetes, v.v. Bạn có thể tìm hiểu các danh mục này qua bài viết 25 Công cụ MLOps Hàng đầu Bạn Cần Biết vào năm 2026.

Nếu bạn mới bắt đầu với LLMOps, rất khuyến khích bắt đầu bằng OpenAI API và xây dựng sản phẩm khả dụng tối thiểu (MVP)!