Triển khai mô hình, trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), đề cập đến quá trình tích hợp mô hình học máy được đào tạo vào các hệ thống và ứng dụng sản xuất, nhằm sử dụng khả năng dự đoán của mô hình để tạo dữ liệu thời gian thực -các quyết định mang tính định hướng. Quá trình này bao gồm việc chuyển đổi các thuật toán và mô hình ML trừu tượng thành các ứng dụng thực tế mà người dùng cuối, các bên liên quan trong kinh doanh hoặc các hệ thống khác trong hệ sinh thái của tổ chức có thể truy cập và sử dụng.
Triển khai mô hình học máy thường bao gồm ba bước chính: đào tạo, xác thực và cung cấp. Giai đoạn huấn luyện bao gồm việc chọn một thuật toán thích hợp, xử lý trước dữ liệu, huấn luyện mô hình để đưa ra dự đoán và tối ưu hóa mô hình để có hiệu suất tốt nhất. Giai đoạn xác thực bao gồm việc đánh giá mô hình dựa trên số liệu hiệu suất và sử dụng các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như xác thực chéo, để nâng cao độ chính xác dự đoán của mô hình. Trong giai đoạn cung cấp, mô hình đã được đào tạo và xác thực sẽ được tích hợp vào các hệ thống hoặc ứng dụng sản xuất, giúp người dùng cuối hoặc các hệ thống khác có thể truy cập được để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Triển khai mô hình có thể được phân thành hai loại chính: triển khai trực tuyến (thời gian thực) và ngoại tuyến (hàng loạt). Triển khai trực tuyến cho phép mô hình tạo dự đoán theo thời gian thực để đáp ứng truy vấn của người dùng hoặc truyền dữ liệu trực tuyến, trong khi triển khai ngoại tuyến tạo dự đoán ở chế độ hàng loạt, thường là trên cơ sở được lên lịch trước. Việc lựa chọn giữa hai loại này tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể và thời gian phản hồi mong muốn để tạo dự đoán.
Triển khai mô hình thành công là một bước quan trọng trong vòng đời phát triển AI/ML và việc có thể triển khai và quản lý liền mạch các mô hình học máy trên quy mô lớn là cần thiết để đạt được giá trị hữu hình và đạt được ROI tối ưu từ các khoản đầu tư AI/ML. Vì nền tảng no-code AppMaster được thiết kế để tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động một cách dễ dàng nên nó hỗ trợ đơn giản hóa quá trình triển khai các mô hình máy học vào môi trường sản xuất.
Có thể gặp nhiều thách thức khác nhau trong quá trình triển khai mô hình, bao gồm quản lý các phần phụ thuộc, xử lý trước dữ liệu, lập phiên bản, giám sát, khả năng mở rộng và hiệu suất. Một trong những thách thức lớn là duy trì tính nhất quán giữa môi trường phát triển và môi trường sản xuất, vì sự khác biệt có thể dẫn đến các vấn đề về hiệu suất mô hình và thậm chí khiến mô hình không thể sử dụng được. AppMaster có thể giúp giải quyết những thách thức này bằng cách tạo ra các ứng dụng thực thi và có thể mở rộng dựa trên Go, Vue3, Kotlin và Jetpack Compose cho Android hoặc SwiftUI cho iOS, đảm bảo tính nhất quán trên các môi trường khác nhau.
Để hợp lý hóa quy trình triển khai mô hình, các tổ chức thường sử dụng các công cụ, khung và nền tảng có thể đơn giản hóa sự phức tạp và giảm thiểu các kỹ năng cần thiết để triển khai mô hình ML. AppMaster, với tư cách là một nền tảng no-code toàn diện, trao quyền cho người dùng tận dụng các khả năng mở rộng của nó để tạo, thử nghiệm, tối ưu hóa, triển khai và quản lý các mô hình học máy với nỗ lực tối thiểu, cho phép ngay cả một nhà phát triển công dân duy nhất tạo ra một giải pháp phần mềm hoàn chỉnh. Bằng cách cung cấp giao diện drag-and-drop trực quan để thiết kế các ứng dụng phụ trợ, web và di động, AppMaster tăng tốc quá trình phát triển và triển khai đồng thời giảm chi phí và loại bỏ nợ kỹ thuật.
Hơn nữa, AppMaster tạo các ứng dụng từ đầu mỗi khi thực hiện thay đổi đối với bản thiết kế, đảm bảo rằng không có nợ kỹ thuật trong hệ thống. Điều này có nghĩa là ngay cả những người dùng không rành về kỹ thuật cũng có thể thử nghiệm các cấu hình, thuật toán và mô hình khác nhau trong một môi trường không có rủi ro. Nền tảng này hỗ trợ tích hợp với bất kỳ cơ sở dữ liệu nào tương thích với Postgresql làm nơi lưu trữ dữ liệu chính và cung cấp chương trình phụ trợ không trạng thái, giúp các ứng dụng AppMaster có khả năng mở rộng đáng kinh ngạc và phù hợp cho cả doanh nghiệp lớn cũng như các trường hợp sử dụng tải cao.
Tóm lại, Triển khai mô hình trong bối cảnh AI/ML đề cập đến sự tích hợp liền mạch của các mô hình học máy đã được đào tạo vào các hệ thống sản xuất, ứng dụng hoặc dịch vụ. Bước không thể thiếu này trong vòng đời phát triển ML cho phép các tổ chức trích xuất những hiểu biết có giá trị và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu ở chế độ hàng loạt hoặc thời gian thực. Nền tảng no-code AppMaster hỗ trợ vượt qua các thách thức chung liên quan đến việc triển khai các mô hình ML, hợp lý hóa quy trình để cung cấp cho các tổ chức các giải pháp AI/ML nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn và đáng tin cậy hơn.
