MLOps trên AWS để model có version, approval và monitoring
Uptech biến quy trình ML từ notebook và thao tác tay thành pipeline có version, registry, quality gate, deployment, monitoring và retraining.
Trao đổi nhu cầu AWSKhi nào doanh nghiệp cần AWS MLOps?
Model khó tái tạo giữa các thành viên
Uptech kiểm tra inventory, dependency và ownership để xác định mức ảnh hưởng trước khi thay đổi kiến trúc.
Deployment phụ thuộc một data scientist
Hiện trạng được đối chiếu với yêu cầu vận hành, bảo mật và khả năng mở rộng của đội ngũ.
Không biết model production đang drift hay giảm chất lượng
Kết quả khảo sát được chuyển thành backlog có owner, thứ tự ưu tiên và tiêu chí kiểm chứng.
Mỗi kết quả được nối trực tiếp với vấn đề cần xử lý và tiêu chí vận hành sau triển khai.
Model có lineage
Biết model đến từ dataset, code và parameter nào.
Deployment có gate
Model chỉ lên môi trường khi đạt tiêu chí.
Giảm phụ thuộc cá nhân
Pipeline và registry thay thế thao tác riêng lẻ.
Chất lượng được theo dõi
Drift và model metric có dashboard/alert.
Retraining có kiểm soát
Trigger, approval và rollback nằm trong workflow.
Phương pháp triển khai AWS MLOps
Xác minh dữ liệu trước khi chọn mô hình
Nguồn dữ liệu, chất lượng, quyền sử dụng và tiêu chí đánh giá được làm rõ từ đầu.
Thử nghiệm trong guardrail
PoC được giới hạn dữ liệu, quyền truy cập, chi phí và điều kiện được phép mở rộng.
Pipeline có thể quan sát
Data flow, model version, prompt, evaluation và lỗi vận hành được theo dõi xuyên suốt.
Bàn giao cả cách vận hành
Ngoài model hoặc ứng dụng, dự án bàn giao dashboard, runbook và backlog cải thiện chất lượng.
Phạm vi dịch vụ AWS MLOps
Chọn từng module để xem phạm vi tư vấn, triển khai và bàn giao.
Cách Uptech triển khai AWS MLOps
Chốt người dùng, workflow, nguồn dữ liệu, quyền sử dụng và tiêu chí đánh giá.
Được review cùng stakeholder liên quan trước khi chuyển sang phase triển khai tiếp theo.
Bản đồ kiến trúc AWS
Vai trò của từng dịch vụ trong AWS MLOps
Sơ đồ thể hiện các thành phần thường được đánh giá. Kiến trúc cuối cùng phụ thuộc workload, security boundary, vận hành và chi phí.
Amazon SageMaker Pipelines
Amazon SageMaker Pipelines được đánh giá theo vai trò trong AWS MLOps, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.
SageMaker Model Registry
SageMaker Model Registry được đánh giá theo vai trò trong AWS MLOps, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.
Amazon ECR
Amazon ECR được đánh giá theo vai trò trong AWS MLOps, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.
AWS CodePipeline
AWS CodePipeline được đánh giá theo vai trò trong AWS MLOps, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.
Amazon CloudWatch
Thu thập metric, log, dashboard và cảnh báo phục vụ vận hành workload.
HỎI ĐÁP
Câu hỏi thường gặp
Các câu hỏi thường xuất hiện trước khi doanh nghiệp xác nhận scope, ngân sách và trách nhiệm bàn giao.
Vẫn còn câu hỏi?UPTECH AWS CLOUD SERVICES
Trao đổi kế hoạch AWS MLOps
Gửi hiện trạng, workload và mục tiêu. Uptech sẽ đề xuất bước khảo sát, pilot hoặc kế hoạch triển khai phù hợp.
Nhận đề xuất triển khai