Giải pháp ML cho doanh nghiệp và tầm quan trọng trong thời đại công nghệ số

Tại Hội thảo Zalo AI Summit 2020, Zalo đã chính thức ra mắt trợ lý ảo tiếng Việt Kiki, đánh dấu giai đoạn ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào cuộc sống hằng ngày của người Việt Nam. Đặc biệt, Hội thảo cũng đón nhận phần thuyết trình hết sức thuyết phục của chị My Nguyễn đến từ Amazon Web Services trình bày chủ đề Streamlining Machine Learning Operations (ML).

Như chúng ta đã biết, ML là một công nghệ phát triển từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán ML là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ và cách cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Ngày nay, công nghệ ML được áp dụng rộng rãi để phục vụ nhu cầu đời sống của người dân thêm thuận tiện, công việc trở nên nhanh chóng. Đặc biệt, công nghệ ML cũng được các tập đoàn, đơn vị, doanh nghiệp trên khắp thế giới ứng dụng để sản xuất, quản lý…

ML ứng dụng cho các doanh nghiệp đang tăng tốc, và không chỉ ở vòng ngoài. Ngày càng nhiều công ty đang đặt các ứng dụng ML vào trung tâm của các mô hình kinh doanh của họ. Công nghệ này đã cho phép các doanh nghiệp thực hiện các nhiệm vụ ở quy mô trước đây không thể thực hiện được, không chỉ tạo ra hiệu quả cho các công ty mà còn cả các cơ hội kinh doanh mới. Việc sử dụng ngày càng tăng của ML trong các quy trình kinh doanh quan trọng được phản ánh trong phạm vi các trường hợp sử dụng mà nó đóng vai trò không thể thiếu.

Trình bày tại Hội thảo, chị My Nguyễn cho rằng, chúng ta có thể tận dụng những kỹ thuật, kinh nghiệm xây dựng hệ thống lớn trong quá khứ; như từ việc dựng lên những căn nhà nho nhỏ đến việc xây dựng, quản lý những khu phức hợp, khu chung cư lên đến cả nghìn căn hộ; từ xây dựng và phát hành các phần mềm máy tính đơn lẻ, đến chạy hàng nghìn ứng dụng điện thoại tích hợp với nhau, ví dụ như trợ lý ảo tiếng Việt Kiki.

Chị My Nguyễn, AWS, trình bày tại hội thảo Zalo AI Summit 2020 diễn ra vào tháng 12 vừa qua

Tuy nhiên, từ kinh nghiệm làm việc ở nhiều tập đoàn lớn (AWS, FPT), chị My Nguyễn cũng cho biết, một trong những thách thức lớn nhất trong việc vận hành hệ thống ML là sự khác biệt và sự thiếu quy trình làm việc chặt chẽ, thống nhất giữa team ML (như Data Scientists, Data Engineers) với team vận hành hệ thống phần mềm (như Software Engineers, DevOps Engineers).

Chị cũng nhấn mạnh rằng, để tạo ra môi trường vận hành hệ thống ML hiệu quả, ngoài việc định nghĩa các tiến trình chuẩn hoá, chuyên nghiệp, chúng ta còn cần thúc đẩy học tập, cộng tác giữa các lĩnh vực, các chức năng công việc khác nhau trong doanh nghiệp.

Ngoài ra, chị My Nguyễn khẳng định, đối với các doanh nghiệp ở tất cả các quy mô đều có thể có những khó khăn riêng khi vận hành hệ thống ML. Đối với các doanh nghiệp nhỏ có thể vận hành đội ngũ của mình chặt chẽ hơn vì số lượng thành viên còn thấp, tuy nhiên họ lại có thể đối mặt với khó khăn về việc làm sao để có đủ nguồn lực (như về hạ tầng, GPUs, v.v…) để tối ưu hoá hiệu năng của việc huấn luyện và triển khai các hệ thống ML. Đặc biệt là làm sao để chuẩn bị cho việc mở rộng hệ thống để phục vụ ngày càng nhiều khách hàng, người dùng. Nguồn lực về nhân sự còn mỏng cũng có thể là lý do họ chưa thể ứng dụng 1 số quy trình tối ưu như CI/CD.

Cuối cùng, chị My Nguyễn khuyến khích các doanh nghiệp nên lựa chọn & sử dụng các nền tảng MLOps và DevOps có sẵn, kết hợp với cả xây dựng tích luỹ các kinh nghiệm của riêng mình, đồng thời liên tục xem xét để phát triển hoàn thiện nền tảng MLOps của mình.