MLOps: Training Orchestration
MLOps : Training Orchestration
Trong hệ sinh thái MLOps, Training Orchestration – hay điều phối quá trình huấn luyện mô hình – là một trong những bước quan trọng nhất để đảm bảo quy trình học máy hoạt động mượt mà, tự động, và có thể mở rộng. Từ việc theo dõi dữ liệu, kiểm soát phiên bản mô hình, đến tự động hóa huấn luyện và đánh giá, các công cụ orchestration giúp biến các thí nghiệm lặp đi lặp lại thành pipeline có thể tái sử dụng và dễ dàng triển khai.
Dưới đây là tập hợp những công cụ mã nguồn mở và nền tảng phổ biến nhất giúp bạn quản lý, tự động hóa và tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình – từ những lựa chọn đơn giản, linh hoạt đến hệ thống orchestration mạnh mẽ chạy trên nền Kubernetes:
CML
GitHub: https://github.com/iterative/cml
Thư viện mã nguồn mở để triển khai CI/CD trong các dự án học máy.
- Với mỗi pull request, CML tự động huấn luyện và đánh giá mô hình, rồi tạo báo cáo trực quan với kết quả và chỉ số.
- GitFlow cho khoa học dữ liệu. Dùng GitLab hoặc GitHub để quản lý các thí nghiệm ML, theo dõi ai đã huấn luyện mô hình hoặc chỉnh sửa dữ liệu và khi nào.
- Mã hóa dữ liệu và mô hình bằng DVC thay vì đẩy trực tiếp lên Git repo.
- Tự động tạo báo cáo trong mỗi pull request.
- Không cần dịch vụ bổ sung. Có thể xây dựng nền tảng ML chỉ với GitHub/GitLab và các dịch vụ đám mây yêu thích như AWS, Azure, GCP.
Ví dụ: https://www.youtube.com/watch?v=9BgIDqAzfuA
Kubeflow
GitHub: https://github.com/kubeflow/kubeflow
Dự án Kubeflow hướng tới việc triển khai các quy trình học máy trên Kubernetes một cách đơn giản, có thể mở rộng và di động.
- Không nhằm thay thế các dịch vụ khác mà giúp triển khai những hệ thống mã nguồn mở tốt nhất cho ML trên mọi hạ tầng sử dụng Kubernetes.
Ví dụ: https://www.youtube.com/watch?v=cTZArDgbIWw
Orchest
GitHub:https://github.com/orchest/orchest
Xây dựng pipeline dữ liệu một cách dễ dàng!
- Không cần framework hay YAML. Chỉ cần viết mã Python hoặc R trong Notebook.
- Tạo pipeline qua giao diện kéo thả.
- Có thể chạy một phần hoặc toàn bộ pipeline theo lịch trình.
- Dễ dàng định nghĩa phụ thuộc để chạy trên bất kỳ máy nào.
Ví dụ: https://www.youtube.com/watch?v=BUpSVE2mtz4
Flyte
GitHub: https://github.com/flyteorg/flyte
Nền tảng tự động hóa workflow nguyên bản Kubernetes cho ML và xử lý dữ liệu.
- SDK tiện dụng cho Python, Java và Scala
- Có kiểm soát phiên bản và truy xuất nguồn gốc
- Pipeline có thể tái sản xuất
- Gõ kiểu dữ liệu mạnh mẽ
Valohai
Github : https://github.com/valohai
Nền tảng MLOps dành riêng cho các kỹ sư ML tiên phong:
- Theo dõi toàn bộ asset từ mã nguồn, dữ liệu, log, siêu tham số – đảm bảo truy xuất nguồn gốc.
- Điều phối thông minh: chạy trên máy đám mây mạnh mẽ chỉ với một cú nhấp chuột hoặc một dòng lệnh.
- Lõi phát triển: mọi thứ viết bằng Docker đều có thể chạy trong Valohai.
Ploomber
GitHub: https://github.com/ploomber/ploomber
Phát triển và kiểm thử workflow tại địa phương, triển khai dễ dàng trên môi trường phân tán.
- Không phụ thuộc vào đám mây cụ thể: hỗ trợ Kubernetes, AWS Batch, Airflow.
- Tích hợp với Jupyter.
- Xây dựng gia tăng: bỏ qua các bước không thay đổi mã nguồn.
- Hỗ trợ các loại tác vụ: hàm, script, notebook, SQL.
- Tự động song song hóa các bước độc lập.
- Giao diện dòng lệnh giúp debug nhanh.
Determined
GitHub: https://github.com/determined-ai/determined
Nền tảng huấn luyện deep learning mã nguồn mở giúp xây dựng mô hình nhanh và hiệu quả.
- Huấn luyện phân tán hiệu quả cao mà không cần thay đổi mã.
- Tìm mô hình tối ưu với hyperparameter tuning tiên tiến.
- Tiết kiệm chi phí GPU với lịch trình thông minh và hỗ trợ preemptible instances.
- Theo dõi và tái sản xuất thí nghiệm đầy đủ: version, chỉ số, checkpoints, siêu tham số.
Lưu ý: Một số công cụ kể trên – đặc biệt là Kubeflow – có thể khó tiếp cận với người mới bắt đầu và cần thời gian để làm quen. Tuy nhiên, như câu nói: “Khó học, dễ làm!”