25 công cụ MLOps hàng đầu bạn cần biết vào năm 2026

Khung (Framework) Large Language Models (LLMs)

Với sự ra đời của GPT-4 và sau đó là GPT-4o, cuộc đua tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn và khai thác toàn bộ tiềm năng của AI hiện đại đã bắt đầu. LLM cần các cơ sở dữ liệu vector và khung tích hợp để xây dựng các ứng dụng AI thông minh.

1. Qdrant

Qdrant là công cụ tìm kiếm tương đồng vector và cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, cung cấp dịch vụ sẵn sàng cho sản xuất với API thuận tiện, cho phép bạn lưu trữ, tìm kiếm và quản lý vector embedding.

Tổng quan cấp cao về kiến trúc của Qdrant

Tính năng chính:

1. API dễ dùng: Cung cấp API Python dễ sử dụng và cho phép nhà phát triển tạo thư viện khách ở nhiều ngôn ngữ lập trình.
2. Nhanh và chính xác: Sử dụng tùy biến độc đáo của thuật toán HNSW cho tìm kiếm láng giềng gần đúng, mang lại tốc độ tìm kiếm tối tân mà không đánh đổi độ chính xác.
3. Kiểu dữ liệu phong phú: Qdrant hỗ trợ đa dạng kiểu dữ liệu và điều kiện truy vấn, bao gồm khớp chuỗi, khoảng giá trị số, vị trí địa lý, v.v.
4. Phân tán: Cloud-native và có thể mở rộng theo chiều ngang, cho phép dùng đúng lượng tài nguyên tính toán phù hợp với mọi quy mô dữ liệu cần phục vụ.
5. Hiệu quả: Qdrant được phát triển hoàn toàn bằng Rust, ngôn ngữ nổi tiếng về hiệu năng và hiệu quả tài nguyên.

Khám phá các cơ sở dữ liệu vector hàng đầu qua bài viết 5 cơ sở dữ liệu vector tốt nhất | Danh sách kèm ví dụ.

2. LangChain

LangChain là một framework linh hoạt và mạnh mẽ để phát triển các ứng dụng vận hành bởi mô hình ngôn ngữ. Nó cung cấp nhiều thành phần giúp nhà phát triển xây dựng, triển khai và giám sát các ứng dụng theo ngữ cảnh và dựa trên suy luận.

Framework gồm 4 thành phần chính:

1. Thư viện LangChain: Thư viện Python và JavaScript cung cấp giao diện và tích hợp để bạn phát triển các ứng dụng suy luận theo ngữ cảnh.
2. Mẫu LangChain: Bộ kiến trúc tham chiếu dễ triển khai bao phủ nhiều tác vụ, cung cấp các giải pháp dựng sẵn cho nhà phát triển.
3. LangServe: Thư viện cho phép triển khai các chain của LangChain thành REST API.
4. LangSmith: Nền tảng cho phép bạn debug, kiểm thử, đánh giá và giám sát các chain xây dựng trên bất kỳ framework LLM nào.

Hệ sinh thái LangChain

Tìm hiểu Cách xây dựng ứng dụng LLM với LangChain và khám phá tiềm năng còn bỏ ngỏ của các mô hình ngôn ngữ lớn.

Công cụ theo dõi thí nghiệm và quản lý siêu dữ liệu mô hình

Những công cụ này cho phép bạn quản lý siêu dữ liệu mô hình và hỗ trợ theo dõi thí nghiệm:

3. MLFlow

MLflow là công cụ mã nguồn mở giúp bạn quản lý các phần cốt lõi của vòng đời machine learning. Thường được dùng để theo dõi thí nghiệm, nhưng bạn cũng có thể dùng cho tái lập, triển khai và sổ đăng ký mô hình. Bạn có thể quản lý thí nghiệm machine learning và siêu dữ liệu mô hình bằng CLI, Python, R, Java và REST API. 

MLflow có bốn chức năng cốt lõi:

1. MLflow tracking: lưu trữ và truy cập mã, dữ liệu, cấu hình và kết quả.
2. MLflow projects: đóng gói nguồn dữ liệu khoa học để tái lập.
3. MLflow models: triển khai và quản lý mô hình machine learning tới nhiều môi trường phục vụ khác nhau. 
4. MLflow model registry: kho mô hình trung tâm cung cấp quản lý phiên bản, chuyển giai đoạn, chú thích và quản lý mô hình machine learning. 

Hình do Tác giả cung cấp

4. Comet ML

Comet ML là nền tảng để theo dõi, so sánh, giải thích và tối ưu hóa mô hình và thí nghiệm machine learning. Bạn có thể dùng với bất kỳ thư viện machine learning nào như Scikit-learn, Pytorch, TensorFlow và HuggingFace. 

Comet ML dành cho cá nhân, nhóm, doanh nghiệp và học thuật. Nó cho phép bất kỳ ai trực quan hóa và so sánh các thí nghiệm một cách dễ dàng. Hơn nữa, bạn có thể trực quan hóa mẫu từ dữ liệu ảnh, âm thanh, văn bản và dạng bảng.

Hình từ Comet ML

5. Weights & Biases

Weights & Biases là nền tảng ML cho theo dõi thí nghiệm, quản lý phiên bản dữ liệu và mô hình, tối ưu siêu tham số và quản lý mô hình. Ngoài ra, bạn có thể dùng để ghi log artifact (tập dữ liệu, mô hình, phụ thuộc, pipeline và kết quả) và trực quan hóa tập dữ liệu (âm thanh, hình ảnh, văn bản và dạng bảng).

Weights & Biases có bảng điều khiển trung tâm thân thiện người dùng cho các thí nghiệm machine learning. Giống Comet ML, bạn có thể tích hợp với các thư viện machine learning khác như Fastai, Keras, PyTorch, Hugging face, Yolov5, Spacy và nhiều hơn nữa. Bạn có thể xem bài giới thiệu về Weights & BIases của chúng tôi ở một bài viết riêng. 

Gif từ Weights & Biases

Lưu ý: Bạn cũng có thể dùng TensorBoard, Pachyderm, DagsHub và DVC Studio để theo dõi thí nghiệm và quản lý siêu dữ liệu ML. 

Công cụ điều phối và pipeline quy trình làm việc MLOps

Những công cụ này giúp bạn tạo dự án khoa học dữ liệu và quản lý quy trình làm việc machine learning:

6. Prefect

Prefect là một stack dữ liệu hiện đại để giám sát, phối hợp và điều phối các quy trình làm việc giữa và xuyên qua các ứng dụng. Đây là công cụ mã nguồn mở, nhẹ, được xây dựng cho các pipeline machine learning đầu-cuối. 

Bạn có thể dùng Prefect Orion UI hoặc Prefect Cloud cho cơ sở dữ liệu. 

• Prefect Orion UI là engine điều phối và máy chủ API mã nguồn mở, lưu trữ cục bộ. Nó cung cấp thông tin chuyên sâu về instance Prefect Orion cục bộ và các quy trình làm việc.  
• Prefect Cloud là dịch vụ được lưu trữ để bạn trực quan hóa luồng, lượt chạy luồng và triển khai. Ngoài ra, bạn có thể quản lý tài khoản, không gian làm việc và cộng tác nhóm. 

Hình từ Prefect

7. Metaflow

Metaflow là công cụ quản lý quy trình làm việc mạnh mẽ, dày dạn thực chiến cho các dự án khoa học dữ liệu và machine learning. Nó được xây dựng cho nhà khoa học dữ liệu để họ tập trung xây dựng mô hình thay vì bận tâm về kỹ thuật MLOps. 

Với Metaflow, bạn có thể thiết kế quy trình làm việc, chạy ở quy mô lớn và triển khai mô hình vào sản xuất. Nó tự động theo dõi và quản lý phiên bản các thí nghiệm và dữ liệu machine learning. Bên cạnh đó, bạn có thể trực quan hóa kết quả trong notebook. 

Metaflow làm việc với nhiều đám mây (bao gồm AWS, GCP và Azure) và nhiều gói Python cho machine learning (như Scikit-learn và Tensorflow), và API cũng có cho ngôn ngữ R. 

Hình từ Metaflow

8. Kedro

Kedro là công cụ điều phối quy trình làm việc dựa trên Python. Bạn có thể dùng để tạo các dự án khoa học dữ liệu có thể tái lập, dễ bảo trì và có tính mô-đun. Nó tích hợp các khái niệm từ kỹ thuật phần mềm vào machine learning như tính mô-đun, tách biệt mối quan tâm và quản lý phiên bản.

Với Kedro, bạn có thể:

1. Thiết lập phụ thuộc và cấu hình.
2. Thiết lập dữ liệu.
3. Tạo, trực quan hóa và chạy các pipeline.
4. Ghi log và theo dõi thí nghiệm.
5. Triển khai trên máy đơn hoặc phân tán.
6. Tạo mã khoa học dữ liệu dễ bảo trì.
7. Tạo mã mô-đun, có thể tái sử dụng.
8. Cộng tác với đồng đội trên dự án.

Gif từ Kedro

Lưu ý: bạn cũng có thể dùng Kubeflow và DVC cho điều phối và pipeline quy trình làm việc. 

Công cụ quản lý phiên bản dữ liệu và pipeline

Với các công cụ MLOps này, bạn có thể quản lý các tác vụ liên quan đến quản lý phiên bản dữ liệu và pipeline: 

9. Pachyderm

Pachyderm tự động hóa biến đổi dữ liệu với quản lý phiên bản dữ liệu, nguồn gốc dữ liệu và pipeline đầu-cuối trên Kubernetes. Bạn có thể tích hợp với mọi dữ liệu (ảnh, log, video, CSV), mọi ngôn ngữ (Python, R, SQL, C/C++), và mọi quy mô (petabyte dữ liệu, hàng nghìn job).

Bản cộng đồng là mã nguồn mở và cho đội nhỏ. Tổ chức và nhóm muốn tính năng nâng cao có thể chọn bản Enterprise. 

Tương tự Git, bạn có thể quản lý phiên bản dữ liệu bằng cú pháp tương tự. Trong Pachyderm, cấp đối tượng cao nhất là Repository, và bạn có thể dùng Commit, Branches, File, History và Provenance để theo dõi và quản lý phiên bản tập dữ liệu. 

Hình từ Pachyderm

10. Data Version Control (DVC)

Data Version Control là công cụ mã nguồn mở và phổ biến cho các dự án machine learning. Nó hoạt động liền mạch với Git để cung cấp quản lý phiên bản cho mã, dữ liệu, mô hình, siêu dữ liệu và pipeline. 

DVC không chỉ là công cụ theo dõi và quản lý phiên bản dữ liệu. 

Bạn có thể dùng để:

• Theo dõi thí nghiệm (chỉ số mô hình, tham số, quản lý phiên bản).
• Tạo, trực quan hóa và chạy pipeline machine learning. 
• Quy trình cho triển khai và cộng tác.
• Tái lập.
• Sổ đăng ký dữ liệu và mô hình.
• Tích hợp và triển khai liên tục cho machine learning bằng CML.

Hình từ DVC

Lưu ý: DagsHub cũng có thể dùng để quản lý phiên bản dữ liệu và pipeline.

11. LakeFS

LakeFS là công cụ mã nguồn mở, có thể mở rộng để quản lý phiên bản dữ liệu, cung cấp giao diện quản lý phiên bản giống Git cho object storage, cho phép người dùng quản lý data lake như quản lý mã. Với LakeFS, người dùng có thể quản lý phiên bản dữ liệu ở quy mô exabyte, khiến nó trở thành giải pháp có khả năng mở rộng cao cho quản lý các data lake lớn.

Khả năng bổ sung:

• Thực hiện các thao tác Git như branch, commit và merge trên bất kỳ dịch vụ lưu trữ nào
• Phát triển nhanh hơn với branching zero-copy cho thử nghiệm mượt mà và cộng tác dễ dàng
• Dùng pre-commit và merge hook cho quy trình CI/CD để đảm bảo quy trình sạch
• Nền tảng bền bỉ cho phép khôi phục nhanh hơn khỏi các sự cố dữ liệu với khả năng revert.

Kiến trúc LakeFS

Feature Store

Feature store là kho lưu trữ tập trung để lưu, quản lý phiên bản, quản trị và phục vụ feature (các thuộc tính dữ liệu đã xử lý dùng để huấn luyện mô hình machine learning) cho mô hình trong sản xuất cũng như cho mục đích huấn luyện.

12. Feast

Feast là feature store mã nguồn mở giúp các nhóm machine learning đưa mô hình thời gian thực vào sản xuất và xây dựng nền tảng feature thúc đẩy hợp tác giữa kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu.

Tính năng chính:

1. Quản lý kho offline, kho online độ trễ thấp và máy chủ feature để đảm bảo tính sẵn sàng nhất quán của feature cho cả huấn luyện và phục vụ.
2. Tránh rò rỉ dữ liệu bằng cách tạo bộ feature chính xác theo điểm-thời-gian, giải phóng nhà khoa học dữ liệu khỏi việc nối tập dữ liệu dễ sai sót.
3. Tách rời ML khỏi hạ tầng dữ liệu bằng một lớp truy cập duy nhất.

Hình từ Feast

13. Featureform

Featureform là feature store ảo cho phép nhà khoa học dữ liệu định nghĩa, quản lý và phục vụ feature cho mô hình ML của họ. Nó có thể giúp các nhóm khoa học dữ liệu tăng cường cộng tác, tổ chức thí nghiệm, hỗ trợ triển khai, tăng độ tin cậy và đảm bảo tuân thủ.

Tính năng chính:

1. Tăng cường cộng tác bằng cách chia sẻ, tái sử dụng và hiểu các feature trong toàn nhóm.
2. Khi feature sẵn sàng triển khai, Featureform sẽ điều phối hạ tầng dữ liệu của bạn để sẵn sàng cho sản xuất.
3. Hệ thống đảm bảo không feature, nhãn hay tập huấn luyện nào có thể bị chỉnh sửa để tăng độ tin cậy.
4. Với kiểm soát truy cập theo vai trò tích hợp, nhật ký kiểm toán và quy tắc phục vụ động, Featureform có thể thực thi trực tiếp logic tuân thủ của bạn.

Hình từ Featureform

Kiểm thử mô hình

Với các công cụ MLOps này, bạn có thể kiểm thử chất lượng mô hình và đảm bảo độ tin cậy, độ vững và độ chính xác của mô hình machine learning:

14. Deepchecks ML Models Testing

Deepchecks là giải pháp mã nguồn mở đáp ứng mọi nhu cầu xác thực ML của bạn, đảm bảo dữ liệu và mô hình được kiểm thử kỹ lưỡng từ nghiên cứu đến sản xuất. Nó cung cấp cách tiếp cận toàn diện để xác thực dữ liệu và mô hình thông qua các thành phần khác nhau.

Hình từ Deepchecks

Deepchecks gồm ba thành phần:

• Deepchecks testing: cho phép bạn xây dựng các kiểm thử và bộ kiểm thử tùy chỉnh cho dữ liệu dạng bảng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.
• CI & testing management: cung cấp Quản lý CI & Kiểm thử để giúp bạn cộng tác với nhóm và quản lý hiệu quả kết quả kiểm thử.
• Deepchecks monitoring: theo dõi và xác thực mô hình trong sản xuất.

15. TruEra

TruEra là nền tảng tiên tiến nhằm thúc đẩy chất lượng và hiệu suất mô hình thông qua kiểm thử tự động, khả năng giải thích và phân tích nguyên nhân gốc rễ. Nó cung cấp nhiều tính năng để giúp tối ưu và debug mô hình, đạt khả năng giải thích đẳng cấp, và tích hợp dễ dàng vào stack ML của bạn.

Tính năng chính:

• Tính năng kiểm thử và debug mô hình cho phép bạn cải thiện chất lượng mô hình trong quá trình phát triển và sản xuất.
• Có thể thực hiện kiểm thử tự động và có hệ thống để đảm bảo hiệu năng, ổn định và công bằng.
• Hiểu sự tiến hóa của các phiên bản mô hình. Điều này cho phép bạn trích xuất insight định hướng phát triển mô hình nhanh hơn và hiệu quả hơn.
• Xác định và chỉ ra những feature cụ thể góp phần gây thiên lệch cho mô hình.
• TruEra có thể dễ dàng tích hợp vào hạ tầng và quy trình hiện tại của bạn.

Hình bởi TruEra

Công cụ triển khai và phục vụ mô hình

Khi triển khai mô hình, các công cụ MLOps này có thể hỗ trợ rất nhiều:

16. Kubeflow

Kubeflow giúp triển khai mô hình machine learning trên Kubernetes trở nên đơn giản, linh động và có thể mở rộng. Bạn có thể dùng cho chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình, tối ưu mô hình, phục vụ dự đoán và theo dõi hiệu suất mô hình trong sản xuất. Bạn có thể triển khai quy trình làm việc ML tại chỗ, on-premises hoặc lên đám mây. Nói ngắn gọn, nó làm cho Kubernetes trở nên dễ dàng với các nhóm khoa học dữ liệu.

Tính năng chính:

• Bảng điều khiển tập trung với UI tương tác.
• Pipeline machine learning cho tái lập và tối ưu hóa quy trình.
• Hỗ trợ gốc cho JupyterLab, RStudio và Visual Studio Code.
• Điều chỉnh siêu tham số và tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron.
• Các job huấn luyện cho Tensorflow, Pytorch, PaddlePaddle, MXNet và XGboost.
• Lên lịch job.
• Cung cấp tách biệt người dùng cho quản trị viên.
• Làm việc với tất cả các nhà cung cấp đám mây lớn.

Hình từ Kubeflow

10. BentoML

BentoML giúp việc đưa các ứng dụng machine learning vào sử dụng trở nên dễ dàng và nhanh hơn. Đây là công cụ ưu tiên Python để triển khai và duy trì API trong sản xuất. Nó mở rộng quy mô với các tối ưu hóa mạnh mẽ bằng cách chạy suy luận song song và batching thích ứng, đồng thời cung cấp tăng tốc phần cứng.  

Bảng điều khiển trung tâm tương tác của BentoML giúp tổ chức và giám sát khi triển khai mô hình machine learning trở nên dễ dàng. Điểm hay là nó hoạt động với mọi loại framework machine learning như Keras, ONNX, LightGBM, Pytorch và Scikit-learn. Tóm lại, BentoML cung cấp giải pháp hoàn chỉnh cho triển khai, phục vụ và giám sát mô hình.

Hình từ BentoML

18. Hugging Face Inference Endpoints

Hugging Face Inference Endpoints là dịch vụ dựa trên đám mây do Hugging Face cung cấp, một nền tảng ML tất-cả-trong-một cho phép người dùng huấn luyện, lưu trữ và chia sẻ mô hình, tập dữ liệu và bản demo. Các endpoint này được thiết kế để giúp người dùng triển khai các mô hình machine learning đã huấn luyện cho suy luận mà không cần thiết lập và quản lý hạ tầng cần thiết.

Tính năng chính:

• Giữ chi phí thấp chỉ từ $0.06 mỗi lõi CPU/giờ và $0.6 mỗi GPU/giờ, tùy nhu cầu.
• Dễ triển khai trong vài giây.
• Được quản lý hoàn toàn và tự động mở rộng.
• Là một phần của hệ sinh thái Hugging Face.
• Bảo mật cấp doanh nghiệp.

Hình từ Hugging Face

Lưu ý: Bạn cũng có thể dùng MLflow và AWS sagemaker để triển khai và phục vụ mô hình.

Công cụ giám sát mô hình trong sản xuất ML Ops

Dù mô hình ML của bạn đang ở giai đoạn phát triển, thẩm định hay đã triển khai vào sản xuất, những công cụ này có thể giúp bạn giám sát nhiều yếu tố:

19. Evidently

Evidently AI là thư viện Python mã nguồn mở để giám sát mô hình ML trong giai đoạn phát triển, thẩm định và sản xuất. Nó kiểm tra chất lượng dữ liệu và mô hình, trôi dữ liệu, trôi mục tiêu, và hiệu suất hồi quy/lớp hóa. 

Evidently có ba thành phần chính:

1. Tests (kiểm tra theo lô): để thực hiện kiểm tra có cấu trúc cho dữ liệu và chất lượng mô hình. 
2. Reports (bảng điều khiển tương tác): trực quan hóa trôi dữ liệu, hiệu suất mô hình và trực quan hóa mục tiêu tương tác. 
3. Monitors (giám sát thời gian thực): theo dõi dữ liệu và chỉ số mô hình từ dịch vụ ML đã triển khai.

Hình từ Evidently

20. Fiddler

Fiddler AI là công cụ giám sát mô hình ML với giao diện rõ ràng, dễ dùng. Nó cho phép bạn giải thích và debug dự đoán, phân tích hành vi mô hình trên toàn bộ tập dữ liệu, triển khai mô hình ở quy mô lớn và giám sát hiệu suất mô hình.

Hãy xem các tính năng chính của Fiddler AI cho giám sát ML:

• Giám sát hiệu suất: trực quan hóa chuyên sâu về trôi dữ liệu, khi nào trôi và trôi như thế nào.
• Tính toàn vẹn dữ liệu: tránh đưa dữ liệu không chính xác vào huấn luyện mô hình.
• Theo dõi ngoại lai: hiển thị ngoại lai đơn biến và đa biến.
• Chỉ số dịch vụ: hiển thị insight cơ bản về hoạt động dịch vụ ML.
• Cảnh báo: thiết lập cảnh báo cho một mô hình hoặc nhóm mô hình để cảnh báo vấn đề trong sản xuất.

Hình từ Fiddler

Động cơ Runtime

Runtime engine chịu trách nhiệm tải mô hình, tiền xử lý dữ liệu đầu vào, chạy suy luận và trả kết quả về cho ứng dụng khách.

21. Ray

Ray là framework đa năng được thiết kế để mở rộng ứng dụng AI và Python, giúp nhà phát triển dễ dàng quản lý và tối ưu các dự án machine learning.

Nền tảng gồm hai thành phần chính: runtime phân tán cốt lõi và một bộ thư viện AI dành cho đơn giản hóa tính toán ML.

Ray Core cung cấp một tập nhỏ các phần tử cơ bản có thể dùng để xây dựng và mở rộng ứng dụng phân tán.

• Task là các hàm không có trạng thái và được thực thi trong cụm.
• Actor là các tiến trình worker có trạng thái và được tạo trong cụm.
• Object là các giá trị bất biến có thể được truy cập bởi bất kỳ thành phần nào trong cụm.

Ray cũng cung cấp các thư viện AI cho tập dữ liệu có thể mở rộng cho ML, huấn luyện phân tán, điều chỉnh siêu tham số, học tăng cường, và phục vụ có thể lập trình và mở rộng.

Ví dụ sau minh họa việc huấn luyện và phục vụ mô hình Gradient Boosting Classifier.

import requests
from starlette.requests import Request
from typing import Dict

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

from ray import serve


# Train model.
iris_dataset = load_iris()
model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(iris_dataset["data"], iris_dataset["target"])


@serve.deployment
class BoostingModel:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
        self.label_list = iris_dataset["target_names"].tolist()

    async def __call__(self, request: Request) -> Dict:
        payload = (await request.json())["vector"]
        print(f"Received http request with data {payload}")

        prediction = self.model.predict([payload])[0]
        human_name = self.label_list[prediction]
        return {"result": human_name}


# Deploy model.
serve.run(BoostingModel.bind(model), route_prefix="/iris")

22. Nuclio

Nuclio là framework mạnh mẽ tập trung vào các khối lượng công việc nặng về dữ liệu, I/O và tính toán. Nó được thiết kế theo kiểu serverless, nghĩa là bạn không cần lo quản lý máy chủ. Nuclio được tích hợp tốt với các công cụ khoa học dữ liệu phổ biến như Jupyter và Kubeflow. Nó cũng hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu và streaming, và có thể chạy trên CPU và GPU.

Tính năng chính:

• Yêu cầu tối thiểu tài nguyên CPU/GPU và I/O để xử lý thời gian thực trong khi tối đa hóa song song.
• Tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu và framework ML.
• Cung cấp các hàm có trạng thái với tăng tốc đường dữ liệu
• Tính di động trên mọi loại thiết bị và nền tảng đám mây, đặc biệt là thiết bị công suất thấp.
• Thiết kế cho doanh nghiệp.

Hình từ Nuclio

Nền tảng MLOps đầu-cuối

Nếu bạn đang tìm một công cụ MLOps toàn diện hỗ trợ trong suốt quy trình, dưới đây là một vài lựa chọn tốt:

23. AWS SageMaker

Amazon Web Services SageMaker là giải pháp một-cửa cho MLOps. Bạn có thể huấn luyện và tăng tốc phát triển mô hình, theo dõi và quản lý phiên bản thí nghiệm, lập danh mục artifact ML, tích hợp pipeline ML CI/CD, đồng thời triển khai, phục vụ và giám sát mô hình trong sản xuất một cách liền mạch.

Tính năng chính:

• Môi trường cộng tác cho các nhóm khoa học dữ liệu.
• Tự động hóa quy trình huấn luyện ML.
• Triển khai và quản lý mô hình trong sản xuất.
• Theo dõi và duy trì các phiên bản mô hình. 
• CI/CD cho tích hợp và triển khai tự động.
• Giám sát liên tục và huấn luyện lại mô hình để duy trì chất lượng. 
• Tối ưu chi phí và hiệu năng.

Hình từ Amazon SageMaker

24. DagsHub

DagsHub là nền tảng dành cho cộng đồng machine learning để theo dõi và quản lý phiên bản dữ liệu, mô hình, thí nghiệm, pipeline ML và mã. Nó cho phép nhóm của bạn xây dựng, rà soát và chia sẻ các dự án machine learning. 

Nói đơn giản, đây là GitHub cho machine learning, và bạn có các công cụ khác nhau để tối ưu quy trình machine learning đầu-cuối. 

Tính năng chính:

• Kho Git và DVC cho dự án ML của bạn.
• Trình ghi DagsHub và instance MLflow để theo dõi thí nghiệm.
• Gán nhãn tập dữ liệu bằng instance label studio. 
• So sánh khác biệt notebook Jupyter, mã, tập dữ liệu và hình ảnh.
• Khả năng bình luận trên tệp, dòng mã hoặc tập dữ liệu. 
• Tạo báo cáo cho dự án giống wiki của GitHub. 
• Trực quan hóa pipeline ML.
• Kết quả có thể tái lập.
• Chạy CI/CD cho huấn luyện và triển khai mô hình. 
• Gộp dữ liệu.
• Tích hợp với GitHub, Google Colab, DVC, Jenkins, lưu trữ bên ngoài, webhook và New Relic. 

Hình bởi Tác giả

25. Nền tảng Iguazio MLOps

Nền tảng Iguazio MLOps là nền tảng MLOps đầu-cuối cho phép tổ chức tự động hóa pipeline machine learning từ thu thập và chuẩn bị dữ liệu đến huấn luyện, triển khai và giám sát trong sản xuất. Nó cung cấp nền tảng mở (MLRun) và được quản lý.

Một điểm khác biệt quan trọng của Nền tảng Iguazio MLOps là tính linh hoạt trong tùy chọn triển khai. Người dùng có thể triển khai ứng dụng AI ở bất cứ đâu, bao gồm mọi đám mây, môi trường hybrid hoặc on-premises. Điều này đặc biệt quan trọng với các ngành như y tế và tài chính, nơi yêu cầu về quyền riêng tư dữ liệu có thể đòi hỏi triển khai on-premises.

Hình từ Nền tảng Iguazio MLOps

Tính năng chính:

1. Nền tảng cho phép người dùng nạp dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào và xây dựng các feature online và offline có thể tái sử dụng bằng feature store tích hợp.
2. Hỗ trợ liên tục huấn luyện và đánh giá mô hình ở quy mô lớn bằng serverless có thể mở rộng với theo dõi tự động, quản lý phiên bản dữ liệu và tích hợp/triển khai liên tục.
3. Dễ dàng triển khai mô hình vào sản xuất chỉ với vài cú nhấp, liên tục giám sát hiệu suất mô hình và giảm thiểu trôi mô hình.
4. Nền tảng đi kèm bảng điều khiển đơn giản để quản lý, quản trị và giám sát mô hình và sản xuất thời gian thực.

Tổng quan công cụ MLOps

Đây là bảng so sánh để bạn có thể đánh giá các công cụ cạnh nhau và quyết định công cụ tốt nhất cho dự án của mình:

Kết luận

Chúng ta đang ở thời điểm ngành MLOps bùng nổ. Mỗi tuần lại có những phát triển mới, startup mới và công cụ mới ra mắt để giải quyết bài toán cơ bản: chuyển notebook thành ứng dụng sẵn sàng sản xuất. Ngay cả các công cụ hiện có cũng đang mở rộng tầm với và tích hợp tính năng mới để trở thành những siêu công cụ MLOps. 

Trong blog này, chúng ta đã tìm hiểu các công cụ MLOps tốt nhất cho từng bước trong quy trình MLOps. Những công cụ này sẽ giúp bạn trong giai đoạn thí nghiệm, phát triển, triển khai và giám sát. 

Nếu bạn mới làm quen với machine learning và muốn thành thạo các kỹ năng thiết yếu để giành được vị trí nhà khoa học machine learning, hãy thử lộ trình nghề nghiệp Machine Learning Scientist with Python của chúng tôi. 

Nếu bạn là chuyên gia và muốn tìm hiểu thêm về các thực hành MLOps tiêu chuẩn, hãy đọc bài viết Các thực hành MLOps tốt nhất và cách áp dụng và xem Skill Track MLOps Fundamentals.