Nghề nghiệp AI 101

Làm chủ MLOps: Hướng dẫn cuối cùng để trở thành Kỹ sư MLOps vào năm 2024

mm
Đã xuất bản
Đã cập nhật
Essential Skills for Becoming an MLOps Engineer

Trong thế giới của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), một loại chuyên gia mới đã xuất hiện, bắc cầu giữa các thuật toán tiên tiến và triển khai thực tế. Hãy gặp Kỹ sư MLOps: người điều phối sự tích hợp liền mạch của các mô hình ML vào môi trường sản xuất, đảm bảo khả năng mở rộng, độ tin cậy và hiệu quả.

Khi các doanh nghiệp trên các ngành công nghiệp ngày càng áp dụng AI và ML để có lợi thế cạnh tranh, nhu cầu về Kỹ sư MLOps đã tăng vọt. Những chuyên gia có kỹ năng cao này đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi các mô hình lý thuyết thành các giải pháp thực tế, sẵn sàng sản xuất, mở khóa tiềm năng thực sự của công nghệ AI và ML.

Thị trường MLOps toàn cầu được định giá 720 triệu đô la vào năm 2022 và dự kiến sẽ tăng lên 13.000 triệu đô la vào năm 2030, theo Fortune Business Insights. Đọc thêm tại Fortune Business Insights.

Nếu bạn bị thu hút bởi sự giao thoa giữa ML và kỹ thuật phần mềm, và bạn phát triển mạnh trong việc giải quyết các thách thức phức tạp, thì sự nghiệp Kỹ sư MLOps có thể là sự phù hợp hoàn hảo. Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng tôi sẽ khám phá các kỹ năng, kiến thức và bước cần thiết để trở thành một Kỹ sư MLOps giỏi và đảm bảo vị trí trong không gian AI.

Hiểu về MLOps

Trước khi đi sâu vào các phức tạp của việc trở thành một Kỹ sư MLOps, điều quan trọng là phải hiểu khái niệm MLOps itself. MLOps, hoặc Hoạt động Học máy, là một lĩnh vực đa ngành kết hợp các nguyên tắc của ML, kỹ thuật phần mềm và thực hành DevOps để tối ưu hóa việc triển khai, giám sát và bảo trì các mô hình ML trong môi trường sản xuất.

 

Chu kỳ sống MLOps bao gồm ba giai đoạn chính: Thiết kế, Phát triển Mô hình và Hoạt động. Mỗi giai đoạn bao gồm các nhiệm vụ và trách nhiệm quan trọng để đảm bảo sự tích hợp và bảo trì liền mạch của các mô hình học máy trong môi trường sản xuất.

1. Thiết kế

  • Kỹ thuật Yêu cầu: Xác định và ghi lại các yêu cầu cho các giải pháp ML.
  • Ưu tiên Trường hợp Sử dụng ML: Xác định các trường hợp sử dụng ML có tác động nhất để tập trung vào.
  • Kiểm tra Khả năng của Dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu cần thiết có sẵn và có thể truy cập được cho việc phát triển mô hình.

2. Phát triển Mô hình

  • Kỹ thuật Dữ liệu: Chuẩn bị và xử lý dữ liệu để làm cho nó phù hợp cho việc đào tạo mô hình ML.
  • Kỹ thuật Mô hình ML: Thiết kế, xây dựng và đào tạo các mô hình ML.
  • Kiểm tra và Xác thực Mô hình: Kiểm tra và xác thực nghiêm ngặt các mô hình để đảm bảo chúng đáp ứng các tiêu chuẩn hiệu suất và độ chính xác.

3. Hoạt động

  • Triển khai Mô hình ML: Triển khai và triển khai các mô hình ML vào môi trường sản xuất.
  • Đường ống CI/CD: Thiết lập các đường ống tích hợp và giao tiếp liên tục để tự động hóa việc cập nhật và triển khai mô hình.
  • Giám sát và Kích hoạt: Giám sát liên tục hiệu suất của mô hình và kích hoạt việc đào tạo lại hoặc bảo trì khi cần.

Cách tiếp cận có cấu trúc này đảm bảo rằng các mô hình ML được phát triển, triển khai và bảo trì một cách hiệu quả, tối đa hóa tác động và độ tin cậy của chúng trong các ứng dụng thực tế.

Kỹ năng Cần thiết để Trở thành Kỹ sư MLOps

Để thành công trong vai trò Kỹ sư MLOps, bạn sẽ cần phát triển một loạt các kỹ năng đa dạng thuộc nhiều lĩnh vực. Dưới đây là một số kỹ năng cần thiết để phát triển:

  • Ngôn ngữ Lập trình: Thành thạo Python, Java hoặc Scala là điều quan trọng.
  • Khung ML: Kinh nghiệm với TensorFlow, PyTorch, scikit-learn hoặc Keras.
  • Kỹ thuật Dữ liệu: Kiến thức về đường ống dữ liệu, xử lý dữ liệu và các giải pháp lưu trữ như Hadoop, Spark và Kafka.
  • Đám mây: Thành thạo với các nền tảng đám mây như AWS, GCP hoặc Azure.
  • Container hóa và Orchestration: Chuyên môn về Docker và Kubernetes.

Nguyên tắc và Thực hành tốt nhất của MLOps

Khi AI và ML trở thành một phần không thể thiếu của các sản phẩm và dịch vụ phần mềm, các nguyên tắc MLOps là điều cần thiết để tránh nợ kỹ thuật và đảm bảo sự tích hợp liền mạch của các mô hình ML vào sản xuất.

Quy trình Lặp lại-Tăng dần

  • Giai đoạn Thiết kế: Tập trung vào hiểu biết kinh doanh, khả năng của dữ liệu và ưu tiên trường hợp sử dụng ML.
  • Thử nghiệm và Phát triển ML: Thực hiện các mô hình chứng minh khái niệm, kỹ thuật dữ liệu và kỹ thuật mô hình.
  • Hoạt động ML: Triển khai và bảo trì các mô hình ML bằng cách sử dụng các thực hành DevOps đã thiết lập.

Tự động hóa

  • Quy trình Thủ công: Mức độ ban đầu với đào tạo và triển khai mô hình thủ công.
  • Tự động hóa Đường ống ML: Tự động hóa đào tạo và xác thực mô hình.
  • Tự động hóa Đường ống CI/CD: Thực hiện các hệ thống CI/CD cho việc triển khai mô hình ML tự động.

Phiên bản

  • Theo dõi các mô hình ML và tập dữ liệu bằng các hệ thống kiểm soát phiên bản để đảm bảo khả năng tái tạo và tuân thủ.

Theo dõi Thử nghiệm

  • Sử dụng các công cụ như DVC và Weights & Biases để theo dõi các thử nghiệm và quản lý các dự án ML.

Kiểm tra

  • Thực hiện kiểm tra toàn diện cho các tính năng, dữ liệu, mô hình ML và cơ sở hạ tầng.

Giám sát

  • Giám sát liên tục hiệu suất của mô hình ML và các依赖 dữ liệu để đảm bảo sự ổn định và độ chính xác.

Continuous X trong MLOps

  • Continuous Integration (CI): Kiểm tra và xác thực dữ liệu và mô hình.
  • Continuous Delivery (CD): Triển khai tự động các mô hình ML.
  • Continuous Training (CT): Tự động hóa việc đào tạo lại các mô hình ML.
  • Continuous Monitoring (CM): Giám sát dữ liệu sản xuất và hiệu suất của mô hình.

Đảm bảo Khả năng Tái tạo

  • Thực hiện các thực hành để đảm bảo rằng việc xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình ML và triển khai tạo ra kết quả giống nhau khi có cùng đầu vào.

Chỉ số Chính cho Giao hàng Phần mềm Dựa trên ML

  • Tần suất Triển khai
  • Thời gian Dẫn đầu cho Thay đổi
  • Thời gian Trung bình để Khôi phục (MTTR)
  • Tỷ lệ Thất bại của Thay đổi

Con đường Giáo dục cho Kỹ sư MLOps Aspiring

Mặc dù không có con đường giáo dục cụ thể nào để trở thành Kỹ sư MLOps, nhưng hầu hết các chuyên gia thành công trong lĩnh vực này đều có nền tảng vững chắc trong khoa học máy tính, kỹ thuật phần mềm hoặc một lĩnh vực kỹ thuật liên quan. Dưới đây là một số con đường giáo dục phổ biến để xem xét:

  • Bằng Cử nhân: Bằng Cử nhân về Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Phần mềm hoặc một lĩnh vực kỹ thuật liên quan có thể cung cấp nền tảng vững chắc trong lập trình, thuật toán, cấu trúc dữ liệu và các nguyên tắc phát triển phần mềm.
  • Bằng Thạc sĩ: Theo đuổi bằng Thạc sĩ về Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan có thể nâng cao thêm kiến thức và kỹ năng của bạn, đặc biệt là trong các lĩnh vực như ML, AI và các khái niệm kỹ thuật phần mềm tiên tiến.
  • Chứng chỉ Đặc biệt: Việc có được các chứng chỉ được công nhận trong ngành, chẳng hạn như Google Cloud Professional ML Engineer, AWS Certified Machine Learning – Specialty hoặc Azure AI Engineer Associate, có thể chứng minh chuyên môn và cam kết của bạn với lĩnh vực này.
  • Khóa học Trực tuyến và Trại huấn luyện: Với sự xuất hiện của các nền tảng học trực tuyến, bạn có thể tiếp cận với vô số khóa học, trại huấn luyện và chuyên sâu được thiết kế đặc biệt cho MLOps và các lĩnh vực liên quan, cung cấp trải nghiệm học tập linh hoạt và tự định hướng. Dưới đây là một số tài nguyên tuyệt vời để bắt đầu:

Xây dựng Danh mục Đầu tư Rắn và Có Kinh nghiệm Thực tế

Mặc dù giáo dục chính thức là điều cần thiết, nhưng kinh nghiệm thực tế cũng quan trọng không kém đối với các Kỹ sư MLOps đang phát triển. Xây dựng một danh mục đầu tư đa dạng về dự án và có được kinh nghiệm thực tế có thể tăng đáng kể cơ hội của bạn trong việc có được một công việc mong muốn trong không gian AI. Dưới đây là một số chiến lược để xem xét:

  • Dự án Cá nhân: Phát triển các dự án cá nhân thể hiện khả năng của bạn trong việc thiết kế, triển khai và triển khai các mô hình ML trong một môi trường sản xuất. Những dự án này có thể bao gồm từ hệ thống nhận dạng hình ảnh đến ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc giải pháp phân tích dự đoán.
  • Đóng góp Mở: Đóng góp cho các dự án mở liên quan đến MLOps, khung ML hoặc công cụ kỹ thuật dữ liệu. Điều này không chỉ chứng minh kỹ năng kỹ thuật của bạn mà còn thể hiện khả năng hợp tác và làm việc trong một cộng đồng.
  • Thực tập và Hợp tác: Tìm kiếm cơ hội thực tập hoặc hợp tác trong các công ty hoặc phòng thí nghiệm nghiên cứu tập trung vào giải pháp AI và ML. Những kinh nghiệm này không chỉ cung cấp sự tiếp xúc thực tế quý giá mà còn cho phép bạn làm việc cùng các chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực.
  • Cuộc thi và Hackathon: Tham gia các cuộc thi, cuộc thi khoa học dữ liệu hoặc thách thức mã hóa liên quan đến việc phát triển và triển khai mô hình ML. Những sự kiện này không chỉ kiểm tra kỹ năng của bạn mà còn hoạt động như cơ hội mạng lưới và có thể là cánh cổng đến các cơ hội việc làm.

Giữ Gìn và Học tập Liên tục

Lĩnh vực AI và ML đang phát triển nhanh chóng, với các công nghệ, công cụ và thực hành tốt nhất mới xuất hiện liên tục. Là một Kỹ sư MLOps, điều quan trọng là phải chấp nhận một tư duy phát triển và ưu tiên việc học tập liên tục. Dưới đây là một số chiến lược để cập nhật:

  • Theo dõi Blog và Xuất bản Ngành: Đăng ký các blog, bản tin và xuất bản uy tín tập trung vào MLOps, AI và ML để cập nhật về các xu hướng, kỹ thuật và công cụ mới nhất.
  • Tham gia Hội nghị và Cuộc họp: Tham gia các hội nghị, cuộc họp hoặc hội thảo trực tuyến hoặc trực tiếp liên quan đến MLOps, AI và ML. Những sự kiện này cung cấp cơ hội để học hỏi từ các chuyên gia, kết nối với các chuyên gia và có được cái nhìn sâu sắc về các xu hướng và thực hành tốt nhất mới nhất.
  • Cộng đồng Trực tuyến và Diễn đàn: Tham gia các cộng đồng trực tuyến và diễn đàn dành cho MLOps, AI và ML, nơi bạn có thể tương tác với đồng nghiệp, đặt câu hỏi và chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm.
  • Giáo dục Liên tục: Khám phá các khóa học trực tuyến, hướng dẫn và chứng chỉ được cung cấp bởi các nền tảng như Coursera, Udacity hoặc edX để liên tục mở rộng kiến thức và ở phía trước của đường cong.

Con đường Nghề nghiệp Kỹ sư MLOps và Cơ hội

Một khi bạn đã có được kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết, con đường nghề nghiệp của Kỹ sư MLOps cung cấp một loạt các cơ hội trên nhiều ngành công nghiệp. Dưới đây là một số vai trò và đường đi nghề nghiệp tiềm năng để xem xét:

  • Kỹ sư MLOps: Với kinh nghiệm, bạn có thể tiến bộ đến vai trò của một Kỹ sư MLOps, nơi bạn sẽ chịu trách nhiệm quản lý toàn diện chu kỳ sống của mô hình ML, từ triển khai đến giám sát và tối ưu hóa. Bạn sẽ cộng tác chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và các đội DevOps để đảm bảo tích hợp liền mạch của các giải pháp ML.
  • Kỹ sư MLOps Senior: Là một Kỹ sư MLOps Senior, bạn sẽ đảm nhận vai trò lãnh đạo, giám sát các dự án MLOps phức tạp và hướng dẫn các thành viên trong nhóm junior. Bạn sẽ chịu trách nhiệm thiết kế và triển khai các đường ống MLOps có thể mở rộng và đáng tin cậy, cũng như đưa ra quyết định chiến lược để tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của mô hình ML.
  • Trưởng nhóm hoặc Quản lý MLOps: Trong vai trò này, bạn sẽ lãnh đạo một nhóm Kỹ sư MLOps, điều phối nỗ lực của họ, đặt ưu tiên và đảm bảo việc giao hàng thành công của các giải pháp được hỗ trợ bởi ML. Bạn cũng sẽ chịu trách nhiệm cố vấn và phát triển nhóm, nuôi dưỡng một văn hóa học tập liên tục và đổi mới.
  • Tư vấn hoặc Kiến trúc sư MLOps: Là một Tư vấn hoặc Kiến trúc sư MLOps, bạn sẽ cung cấp hướng dẫn và tư vấn chiến lược cho các tổ chức tìm cách thực hiện hoặc tối ưu hóa các thực hành MLOps. Bạn sẽ tận dụng kiến thức sâu sắc về ML, kỹ thuật phần mềm và các nguyên tắc DevOps để thiết kế và kiến trúc các giải pháp MLOps có thể mở rộng và hiệu quả, được điều chỉnh cho các nhu cầu kinh doanh cụ thể.
  • Nghiên cứu viên hoặc Người truyền bá MLOps: Đối với những người có đam mê thúc đẩy ranh giới của MLOps, theo đuổi sự nghiệp như một Nghiên cứu viên hoặc Người truyền bá MLOps có thể là một con đường thú vị. Trong những vai trò này, bạn sẽ đóng góp vào sự tiến bộ của các thực hành, công cụ và phương pháp MLOps, cộng tác với các cơ sở giáo dục, phòng thí nghiệm nghiên cứu hoặc công ty công nghệ.

Cơ hội trong lĩnh vực MLOps là rất rộng lớn, trải dài trên nhiều ngành công nghiệp như công nghệ, tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và hơn thế nữa. Khi AI và ML tiếp tục thâm nhập vào mọi khía cạnh của cuộc sống, nhu cầu về các Kỹ sư MLOps có kỹ năng sẽ tiếp tục tăng, cung cấp các triển vọng nghề nghiệp đa dạng và hấp dẫn.

Nguồn Học tập cho MLOps

Cơ bản Python

Cơ bản Bash & Trình soạn thảo Dòng lệnh

Container hóa và Kubernetes

Cơ bản Học máy

Thành phần MLOps

Kiểm soát Phiên bản & Đường ống CI/CD

Orchestration

Các Nghĩ suy Cuối cùng

Trở thành và làm chủ Kỹ sư MLOps đòi hỏi sự kết hợp độc đáo giữa kỹ năng, cam kết và đam mê học tập liên tục. Bằng cách kết hợp chuyên môn về học máy, kỹ thuật phần mềm và thực hành DevOps, bạn sẽ được trang bị đầy đủ để điều hướng phức tạp của việc triển khai và quản lý mô hình ML.

Khi các doanh nghiệp trên các ngành công nghiệp ngày càng áp dụng sức mạnh của AI và ML, nhu cầu về các Kỹ sư MLOps có kỹ năng sẽ tiếp tục tăng. Bằng cách theo dõi các bước được phác thảo trong hướng dẫn toàn diện này, đầu tư vào giáo dục và kinh nghiệm thực tế của bạn, và xây dựng một mạng lưới chuyên nghiệp mạnh mẽ, bạn có thể tự định vị mình như một tài sản quý giá trong không gian AI.

mm

Tôi đã dành 5 năm qua để đắm mình trong thế giới hấp dẫn của Máy học và Học sâu. Đam mê và chuyên môn của tôi đã dẫn tôi đến việc đóng góp vào hơn 50 dự án kỹ thuật phần mềm đa dạng, với sự tập trung đặc biệt vào AI/ML. Sự tò mò liên tục của tôi cũng đã thu hút tôi đến với Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên, một lĩnh vực tôi渴望 khám phá thêm.