🤖 MLOps là gì?

MLOps (Machine Learning Operations) là tập hợp các thực hành kết hợp giữa:

• Machine Learning (ML): huấn luyện, đánh giá mô hình
• DevOps: tự động hóa, CI/CD, triển khai

Mục tiêu:

• Tự động hóa toàn bộ vòng đời ML
• Tái sử dụng, kiểm soát phiên bản, theo dõi hiệu suất mô hình

📑 Mục Lục

1. Tổng quan mô hình MLOps
2. Quy trình MLOps chi tiết
3. Công cụ phổ biến trong MLOps
4. Tài nguyên học tập

📦 Mô hình tổng thể MLOps

[Thu thập dữ liệu]
      ↓
[Tiền xử lý & phân tích dữ liệu]
      ↓
[Lựa chọn & huấn luyện mô hình]
      ↓
[Đánh giá mô hình]
      ↓
[Đóng gói mô hình (Docker, MLflow)]
      ↓
[CI/CD Pipeline triển khai mô hình]
      ↓
[Giám sát & cảnh báo (Monitoring)]
      ↓
[Tái huấn luyện / cập nhật]

🛠️ Quy trình MLOps chi tiết

1. 📥 Thu thập dữ liệu

• Từ file CSV, API, cơ sở dữ liệu, thiết bị IoT,...
• Đảm bảo chất lượng, ghi metadata

2. 🧹 Tiền xử lý & phân tích dữ liệu

• Làm sạch, loại bỏ giá trị thiếu, chuẩn hóa
• Phân tích thống kê, khám phá dữ liệu
• Lưu trữ tập dữ liệu bằng DVC, Lakehouse, etc.

3. 🧠 Huấn luyện mô hình

• Lựa chọn thuật toán (XGBoost, SVM, deep learning,...)
• Sử dụng Jupyter, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• Kết hợp với MLflow để quản lý thí nghiệm

4. 📊 Đánh giá mô hình

• Dựa trên các chỉ số: accuracy, F1-score, AUC
• So sánh nhiều mô hình
• Chọn mô hình tốt nhất

5. 📦 Đóng gói mô hình

• Export mô hình (pickle, h5, SavedModel)
• Đóng gói bằng Docker hoặc MLflow model registry

6. 🔄 Triển khai (Deployment)

• Trực tiếp: FastAPI, Flask, Streamlit
• Dịch vụ: Seldon, KFServing, Vertex AI
• CI/CD triển khai qua GitHub Actions, GitLab CI

7. 🔍 Giám sát mô hình (Monitoring)

• Theo dõi drift, lỗi dữ liệu
• Log đầu vào/đầu ra, so sánh với dự đoán
• Prometheus, Grafana, Evidently AI

8. ♻️ Tái huấn luyện / Cập nhật

• Nếu phát hiện mô hình lỗi thời hoặc không chính xác
• Lặp lại pipeline: từ bước 2 đến bước 7

🧰 Công cụ phổ biến trong MLOps

📚 Tài nguyên học tập

• MLflow: https://mlflow.org
• Awesome MLOps: https://github.com/visenger/awesome-mlops
• Google MLOps Guide: https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning
• Practical MLOps (sách): https://www.oreilly.com/library/view/practical-mlops/

✅ Ghi nhớ:
MLOps giúp bạn biến mô hình ML từ một bản thử nghiệm thành một sản phẩm thực sự có thể hoạt động liên tục, bền vững và an toàn.