Tác giả: Hardik Shah
ngày 30 tháng 10 năm 2023
Giống như một hệ thống hoạt động trơn tru, tổ chức của bạn đứng trước ngưỡng cửa của một sự triển khai phần mềm quan trọng. Bạn đã đầu tư mạnh vào các giải pháp trí tuệ nhân tạo tiên tiến, chiến lược biến đổi số của bạn đã được thiết lập và bạn đã tập trung mạnh vào tương lai. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu bạn có thực sự có thể tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quá trình triển khai và hoạt động phần mềm của mình?
Trong một thế giới nơi thị trường biến đổi số toàn cầu đang tăng vọt và tiến tới con số 1.548,9 tỷ đô la vào năm 2027 với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm trung bình (CAGR) là 21,1%, bạn không thể chỉ đứng nhìn và chờ đợi.
Khi các xu hướng DevOps mới nổi đang tái định nghĩa quá trình phát triển phần mềm, các công ty đang tận dụng các khả năng tiên tiến để nhanh chóng áp dụng trí tuệ nhân tạo. Đó là lý do tại sao bạn cần ôm sát cặp đôi động lực của trí tuệ nhân tạo và DevOps để duy trì sự cạnh tranh và đảm bảo tính thời thượng của mình.
Bài viết này sẽ đào sâu vào sự kết hợp biến đổi của trí tuệ nhân tạo và DevOps, khám phá cách mối quan hệ này có thể tái định nghĩa hoạt động của bạn, làm cho chúng có thể mở rộng và sẵn sàng cho tương lai.
Làm thế nào DevOps tăng tốc quá trình triển khai trí tuệ nhân tạo?
Bằng cách tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo để học từ dữ liệu và cung cấp thông tin phong phú, các nhóm DevOps có thể tăng tốc quá trình phát triển và cải thiện chất lượng thông qua đảm bảo chất lượng. Điều này giúp họ tiến gần hơn đến việc áp dụng các giải pháp đổi mới trong khi đối mặt với các vấn đề quan trọng.
Kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và DevOps mang lại nhiều lợi ích:
- Làm cho quy trình tổng thể nhanh hơn: Triển khai trí tuệ nhân tạo vào hoạt động vẫn còn là điều mới mẻ đối với hầu hết các công ty. Bởi vì cần phải tạo môi trường thử nghiệm riêng biệt để triển khai trí tuệ nhân tạo một cách trơn tru hơn. Ngoài ra, việc triển khai mã vào phần mềm cũng khá phức tạp và tốn thời gian. Với DevOps, không cần thực hiện những nhiệm vụ như vậy, cuối cùng giúp tăng tốc thời gian ra thị trường.
- Cải thiện chất lượng: Hiệu suất của trí tuệ nhân tạo chịu ảnh hưởng đáng kể từ chất lượng của dữ liệu mà nó xử lý. Huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo với dữ liệu kém chất lượng có thể dẫn đến các phản ứng thiên vị và kết quả không mong muốn. Khi dữ liệu không có cấu trúc xuất hiện trong quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo, quá trình DevOps đóng một vai trò quan trọng trong việc làm sạch dữ liệu, từ đó tối ưu hóa chất lượng tổng thể của mô hình.
- Cải thiện chất lượng của trí tuệ nhân tạo: Hiệu suất hệ thống trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu. Dữ liệu kém chất lượng có thể làm biến dạng phản ứng của trí tuệ nhân tạo. DevOps giúp làm sạch dữ liệu không có cấu trúc trong quá trình phát triển, từ đó tăng cường chất lượng mô hình tổng thể.
- Mở rộng trí tuệ nhân tạo: Quản lý các vai trò và quy trình phức tạp của trí tuệ nhân tạo là một nhiệm vụ khó khăn. DevOps tăng tốc quá trình giao hàng, giảm bớt công việc lặp lại và cho phép các nhóm tập trung vào các giai đoạn phát triển sau này.
- Đảm bảo sự ổn định của trí tuệ nhân tạo: DevOps, đặc biệt là tích hợp liên tục, ngăn ngừa việc phát hành sản phẩm lỗi thời. Điều này đảm bảo mô hình không có lỗi, tăng cường độ tin cậy và sự ổn định của hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Làm thế nào văn hóa DevOps sẽ tăng cường hiệu suất của trí tuệ nhân tạo?
Các giải pháp có khả năng trí tuệ nhân tạo đã cách mạng hóa hoạt động kinh doanh một cách đáng kể bằng cách cung cấp các chức năng hoàn hảo. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo vẫn đối mặt với một số thách thức vì nó đòi hỏi nỗ lực đáng kể và công nghệ đổi mới để vượt qua chúng. Do đó, việc thu thập dữ liệu chất lượng và dự đoán kết quả chính xác trở nên phức tạp.
Các doanh nghiệp cần xây dựng một văn hóa DevOps để đạt được kết quả xuất sắc. Một phương pháp như vậy sẽ dẫn đến sự phát triển, tích hợp và quy trình hiệu quả.
Dưới đây là các giai đoạn để làm cho các quy trình trí tuệ nhân tạo thích ứng với văn hóa DevOps:
Chuẩn bị dữ liệu
Để tạo ra một bộ dữ liệu chất lượng cao, bạn cần chuyển đổi dữ liệu gốc thành thông tin giá trị thông qua học máy. Chuẩn bị dữ liệu bao gồm các bước như thu thập, làm sạch, biến đổi và lưu trữ dữ liệu, điều này có thể tốn thời gian cho các nhà khoa học dữ liệu.
Tích hợp DevOps vào xử lý dữ liệu bao gồm việc tự động hóa và tối ưu hóa quy trình, được biết đến với tên gọi “DevOps cho Dữ liệu” hoặc “DataOps.”
DataOps sử dụng công nghệ để tự động hóa việc giao dữ liệu, đảm bảo chất lượng và tính nhất quán. Các thực hành DevOps cải thiện sự hợp tác của nhóm và hiệu suất quy trình làm việc.
Phát triển mô hình
Phát triển và triển khai hiệu quả là một trong những khía cạnh quan trọng nhưng khó khăn của việc phát triển trí tuệ nhân tạo/máy học. Nhóm phát triển cần tự động hóa quá trình phát triển đồng thời, thử nghiệm và quản lý phiên bản mô hình.
Các dự án trí tuệ nhân tạo và máy học yêu cầu các bản cập nhật theo từng giai đoạn và tích hợp liền mạch vào sản xuất, tuân theo phương pháp CI/CD.
Vì tính chất tốn thời gian của việc phát triển và thử nghiệm mô hình trí tuệ nhân tạo và máy học, nên khuyên nên thiết lập các khung thời gian riêng cho những giai đoạn này.
Phát triển trí tuệ nhân tạo và máy học là một quá trình liên tục tập trung vào việc cung cấp giá trị mà không đánh đổi chất lượng. Sự hợp tác của nhóm là quan trọng để cải thiện liên tục và kiểm tra lỗi, từ đó nâng cao vòng đời và tiến trình của mô hình trí tuệ nhân tạo.
Triển khai mô hình
DevOps giúp việc quản lý dòng dữ liệu trong thời gian thực dễ dàng hơn bằng cách làm cho các mô hình trí tuệ nhân tạo nhỏ hơn trên các nền tảng phân phối cao. Mặc dù các mô hình như vậy có thể tăng cường hoạt động trí tuệ nhân tạo, nhưng cũng có thể đặt ra một số thách thức quan trọng:
- Làm cho các mô hình dễ dàng tìm kiếm
- Duy trì tính dễ theo dõi
- Ghi lại các thử nghiệm và nghiên cứu
- Trực quan hóa hiệu suất của mô hình
Để giải quyết những thách thức này, DevOps, các nhóm IT và chuyên gia ML cần hợp tác một cách liền mạch. Machine Learning Operations (MLOps) tự động hóa việc triển khai, giám sát và quản lý các mô hình trí tuệ nhân tạo/máy học, giúp tạo điều kiện cho sự hợp tác hiệu quả giữa nhóm phát triển phần mềm.
Giám sát và Học mô hình
DevOps tối ưu hóa quá trình phát triển phần mềm, cho phép phát hành nhanh hơn. Các mô hình trí tuệ nhân tạo/máy học có thể biến đổi so với các tham số ban đầu của chúng, đòi hỏi các biện pháp sửa đổi để tối ưu hóa hiệu suất dự đoán. Học liên tục là quan trọng trong DevOps để cải thiện liên tục.
Để đạt được cải thiện và học liên tục:
- Thu thập phản hồi từ các nhà khoa học dữ liệu.
- Đặt ra mục tiêu đào tạo cho các vai trò liên quan đến trí tuệ nhân tạo.
- Xác định các mục tiêu cho các nhóm DevOps.
- Đảm bảo truy cập vào các tài nguyên quan trọng.
Triển khai trí tuệ nhân tạo nên được định hướng bởi tự động hóa và linh hoạt, mang lại giá trị tối đa để phù hợp với các mục tiêu kinh doanh.
Tăng tốc mô hình AI bằng tích hợp liên tục
Trong việc phát triển và triển khai sản phẩm, các công ty thường phải trải qua các giai đoạn lặp đi lặp lại, tạm ngừng việc sửa đổi tiếp theo để cho phép một đội ngũ riêng lập trình cài đặt cơ sở hạ tầng công nghệ cần thiết. Thông thường, quá trình này mất vài tuần, sau đó phiên bản cập nhật được phân phối.
Vấn đề đối với nhiều công ty là sẵn sàng từ bỏ nỗ lực phát triển trí tuệ nhân tạo quá sớm và để đánh mất cơ hội cạnh tranh với những đối thủ đánh giá cao công nghệ có khả năng mở rộng và các thực tiễn văn hóa.
Các tổ chức có thể xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo hoàn toàn tự động bằng cách kết hợp văn hóa DevOps và các công nghệ tiên tiến. Xác định và tận dụng các cơ hội tự động hóa có lợi có thể cải thiện đáng kể hiệu quả và năng suất.
Các nhà phát triển cần tích hợp kiểm thử tự động tiên tiến vào kiến trúc công nghệ thông tin của họ. Trong quá trình biến đổi luồng công việc phát triển trí tuệ nhân tạo của họ, việc phát hành liên tục là cần thiết, giúp tăng tốc việc ra mắt các giải pháp và dịch vụ chất lượng cao.
Trong khuôn khổ này, các nhóm phát triển có thể nhanh chóng thu thập thông tin từ dữ liệu để đưa ra các quyết định có kiến thức ảnh hưởng đến phát triển và hiệu suất.
Thay cho lời kết
Sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo trong DevOps đang làm cách mạng hóa quá trình triển khai và hoạt động phần mềm. Nó tăng cường hiệu suất, đáng tin cậy và sự hợp tác giữa các nhóm phát triển và hoạt động. Khi công nghệ tiến bộ, việc om sát trí tuệ nhân tạo trong DevOps giúp tăng tốc quá trình chuẩn bị dữ liệu và xây dựng mô hình và đảm bảo hoạt động tối ưu của trí tuệ nhân tạo. Do đó, các công ty nên xem xét việc đưa trí tuệ nhân tạo vào hoạt động là một trong các mục tiêu kinh doanh cốt lõi của họ.
