Vietnamese 
English 
Phát hiện 18 khả năng cốt lõi mà mọi nền tảng ML đám mây cần có vào năm 2025. Từ xử lý trong cơ sở dữ liệu đến AI có trách nhiệm, hướng dẫn chuyên gia của Orthian sẽ hỗ trợ bạn.
Học máy (ML) không chỉ là một từ thông dụng khác, nó là động cơ cung cấp năng lượng cho mọi thứ, từ đề xuất được cá nhân hóa đến xe tự hành. Các khả năng học máy cốt lõi là những tính năng bắt buộc phải có, tạo nên sự khác biệt cho một nền tảng ML đám mây mạnh mẽ vào năm 2025. Từ xử lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu đến AI có trách nhiệm và triển khai biên, những khả năng này biến dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết đáng tin cậy. Trong hướng dẫn này, Orthian nêu bật 18 yếu tố thiết yếu bạn cần đánh giá và lý do tại sao chúng quan trọng để thúc đẩy giá trị kinh doanh thực sự.
1. Xử lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu và dữ liệu biên
Những điều bạn cần biết: Việc di chuyển hàng terabyte dữ liệu qua các mạng rất tốn kém và chậm. Các nền tảng ML hàng đầu xử lý dữ liệu “tại nguồn” bên trong cơ sở dữ liệu của bạn hoặc thậm chí trên các thiết bị biên.
Tại sao điều này quan trọng: Giảm mức sử dụng băng thông, tăng tốc quá trình xử lý trước và cắt giảm chi phí đám mây.
Ví dụ: Dây chuyền sản xuất lọc tiếng ồn cảm biến trên thiết bị, chỉ gửi cảnh báo bất thường đến đám mây, cắt giảm việc truyền dữ liệu bằng 80%.
2. Đường ống ETL/ELT thông minh
Những điều bạn cần biết: Dữ liệu rất lộn xộn. Nền tảng ML của bạn phải cung cấp ETL/ELT tự động với tính năng lập hồ sơ dữ liệu tích hợp, phát hiện sự trôi dạt của lược đồ và giám sát chất lượng.
Tại sao điều này quan trọng: Đảm bảo dữ liệu đầu vào sạch, đáng tin cậy cho việc đào tạo mô hình, không còn lỗi bất ngờ nữa.
Ví dụ: Khi định dạng nhật ký thay đổi, hệ thống sẽ tự động cập nhật các chuyển đổi và cảnh báo nhóm của bạn trước khi công việc bị gián đoạn.
3. Sổ tay cộng tác & DataOps
Những điều bạn cần biết: Chỉ Jupyter thôi là chưa đủ. Hãy tìm kiếm các sổ ghi chép có phiên bản, tích hợp CI/CD và quy trình đánh giá mã được thiết kế riêng cho các nhóm khoa học dữ liệu.
Tại sao điều này quan trọng: Cải thiện khả năng tái tạo, tăng tốc quá trình thử nghiệm và thu hẹp khoảng cách giữa các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư.
Ví dụ: Mỗi yêu cầu kéo sẽ kích hoạt các thử nghiệm trên đường ống dữ liệu và hiệu suất mô hình, đảm bảo hợp nhất sẵn sàng cho sản xuất.
4. Đào tạo mô hình có thể mở rộng (Hỗ trợ GPU/TPU)
Những điều bạn cần biết: Việc đào tạo các mô hình lớn đòi hỏi khả năng mở rộng theo chiều ngang (đa nút) và theo chiều dọc (GPU/TPU). Nền tảng của bạn phải xử lý các tập dữ liệu quy mô petabyte một cách dễ dàng.
Tại sao điều này quan trọng: Giảm thời gian đào tạo từ nhiều ngày xuống còn vài giờ, đẩy nhanh lộ trình AI của bạn.
Ví dụ: Một công ty thương mại điện tử đào tạo lại công cụ đề xuất của mình trên nửa tỷ bản ghi trong vòng chưa đầy hai giờ.
5. Tích hợp AutoML và Feature Store
Những điều bạn cần biết: AutoML tự động lựa chọn thuật toán và điều chỉnh siêu tham số nhưng bạn cũng cần một Cửa hàng tính năng để có các tính năng có phiên bản và có thể chia sẻ.
Tại sao điều này quan trọng: Cắt giảm chu kỳ phát triển và đảm bảo tính nhất quán giữa đào tạo và suy luận.
Ví dụ: Quay lại phiên bản tính năng trước đó khi phát hiện độ trôi mà không cần phải xử lý dữ liệu thủ công.
6. Hỗ trợ đa khung và đa ngôn ngữ
Những điều bạn cần biết: Khối lượng công việc của bạn có thể sử dụng TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Spark ML, R hoặc Java. Một nền tảng đa năng hỗ trợ tất cả.
Tại sao điều này quan trọng: Ngăn chặn tình trạng phụ thuộc vào nhà cung cấp và cho phép nhóm của bạn sử dụng công cụ tốt nhất cho từng nhiệm vụ.
Ví dụ: Dịch vụ phân tích tình cảm trong PyTorch chạy song song với mô hình dự báo doanh số XGBoost trong cùng một quy trình.
7. Mô hình được đào tạo trước Hub & Học chuyển giao
Những điều bạn cần biết: Tránh đào tạo từ đầu. Hãy sử dụng các mô hình được đào tạo sẵn (thị giác, NLP, giọng nói) và tinh chỉnh dữ liệu của bạn.
Tại sao điều này quan trọng: Tiết kiệm chi phí tính toán, dữ liệu và thời gian, mang lại hiệu suất sản xuất với nỗ lực tối thiểu.
Ví dụ: Việc tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ trên phiếu hỗ trợ khách hàng của bạn sẽ giúp giảm lỗi phân loại ý định xuống 30%.
8. Dịch vụ AI và API-First có thể cấu hình
Những điều bạn cần biết: Ngoài ML cốt lõi, các nền tảng nên phơi bày dịch vụ AI sẵn sàng sử dụng, CR, bản dịch, phát hiện bất thường mà bạn có thể soạn thảo thông qua API.
Tại sao điều này quan trọng: Tăng tốc độ tích hợp và cho phép các nhà phát triển tập trung vào logic kinh doanh.
Ví dụ: Kết hợp OCR và API trích xuất thực thể để tự động xử lý hóa đơn chỉ trong vài phút.
9. MLOps: CI/CD, Quản lý phiên bản & Quản trị
Những điều bạn cần biết: MLOps mạnh mẽ bao gồm thử nghiệm tự động, quản lý phiên bản mô hình, nhật ký kiểm tra và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò.
Tại sao điều này quan trọng: Đảm bảo tuân thủ (GDPR, SOC 2) và duy trì khả năng truy xuất nguồn gốc từ dữ liệu đến khi triển khai.
Ví dụ: Mỗi bản cập nhật mô hình sẽ kích hoạt triển khai canary, thử nghiệm hiệu suất và bản ghi dòng dõi không thể thay đổi.
10. Triển khai linh hoạt: Hàng loạt, Thời gian thực & Edge
Những điều bạn cần biết: Triển khai theo chế độ mà ứng dụng của bạn yêu cầu, các tác vụ theo lô được lên lịch, điểm cuối REST có độ trễ thấp hoặc suy luận biên trên thiết bị.
Tại sao điều này quan trọng: Cung cấp thông tin chi tiết về ML khi cần thiết và đúng lúc.
Ví dụ: Các mô hình dự báo thời tiết chạy trên các trạm biên ở những vị trí xa xôi, đồng bộ hóa các bản cập nhật khi kết nối cho phép.
11. Giám sát thông minh và phát hiện trôi dạt
Những điều bạn cần biết: Giám sát tự động theo dõi các số liệu (độ chính xác, độ trễ, phân phối đầu vào) và cảnh báo về dữ liệu trôi dạt, khái niệm trôi dạt, hoặc mô hình suy thoái.
Tại sao điều này quan trọng: Duy trì độ tin cậy của mô hình theo thời gian, để dự đoán của bạn không bị suy giảm một cách âm thầm.
Ví dụ: Bảng thông tin đánh dấu mức giảm 10% về độ chính xác của dự đoán liên quan đến nguồn dữ liệu mới, kích hoạt quá trình đào tạo lại.
12. Quản lý chi phí và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng
Những điều bạn cần biết: Phân bổ tài nguyên động, hỗ trợ tại chỗ và tắt tài nguyên nhàn rỗi là rất quan trọng để kiểm soát chi phí đám mây.
Tại sao điều này quan trọng: Tối đa hóa ROI và tránh hóa đơn bất ngờ.
Ví dụ: Các quy tắc tự động sẽ chuyển các cụm GPU ra ngoài giờ làm việc, giúp tiết kiệm 40% chi phí tính toán hàng tháng.
13. AI đa phương thức cho thông tin chi tiết phong phú hơn
Những điều bạn cần biết: Xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh và video trong một mô hình duy nhất để giải quyết các tác vụ phức tạp.
Tại sao điều này quan trọng: Cho phép sử dụng các ứng dụng thế hệ tiếp theo như phân tích video thông minh hoặc chatbot nhận biết ngữ cảnh.
Ví dụ: Bot hỗ trợ sẽ phân tích ảnh chụp màn hình và truy vấn văn bản, đưa ra lời khuyên khắc phục sự cố chính xác.
14. Tác nhân AI & Quy trình làm việc tự động (RPA + AI)
Những điều bạn cần biết: Tích hợp ML với Tự động hóa quy trình bằng robot để xây dựng các tác nhân AI hoàn thành các nhiệm vụ đầu cuối từ nhập dữ liệu đến báo cáo.
Tại sao điều này quan trọng: Giải phóng các nhóm khỏi công việc lặp đi lặp lại và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số.
Ví dụ: Một tác nhân AI sẽ quét email, trích xuất các mục có thể thực hiện được và tự động tạo phiếu CRM.
15. AI có trách nhiệm và khả năng giải thích
Những điều bạn cần biết: Khả năng giải thích tích hợp (SHAP, LIME), kiểm tra tính công bằng và phát hiện thiên vị đảm bảo ML của bạn có tính đạo đức và minh bạch.
Tại sao điều này quan trọng: Xây dựng lòng tin với các bên liên quan và đáp ứng các yêu cầu theo quy định.
Ví dụ: Trước khi triển khai, nền tảng này sẽ tạo ra một báo cáo về tính công bằng, cho thấy tác động của từng nhóm nhân khẩu học lên các mô hình chấm điểm tín dụng.
16. Bảo mật và tuân thủ đầu cuối
Những điều bạn cần biết: Từ mã hóa dữ liệu (KMS) đến chính sách mạng, quét vùng chứa và chính sách dưới dạng mã, bảo mật phải được tích hợp vào mọi lớp.
Tại sao điều này quan trọng: Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và đảm bảo hoạt động không bị gián đoạn.
Ví dụ: Các chính sách do Terraform quản lý sẽ tự động thực thi quyền truy cập có đặc quyền thấp nhất trên tất cả các tài nguyên ML.
17. Triển khai Edge lai và tại chỗ
Những điều bạn cần biết: Cho dù dữ liệu của bạn phải được lưu trữ tại chỗ hay bạn cần mô hình đám mây kết hợp, nền tảng ML của bạn phải hỗ trợ dữ liệu đó một cách liền mạch.
Tại sao điều này quan trọng: Xử lý các hạn chế về độ trễ, chủ quyền và quyền riêng tư dữ liệu.
Ví dụ: Một bệnh viện chạy AI chẩn đoán tại chỗ, đồng bộ hóa các bản cập nhật mô hình từ đám mây hàng đêm.
18. Tùy chỉnh sâu và kiến trúc plugin
Những điều bạn cần biết: Sự đổi mới thực sự đòi hỏi khả năng xây dựng các nhà điều hành tùy chỉnh, các plugin, hoặc phần mở rộng để điều chỉnh nền tảng cho phù hợp với nhu cầu riêng biệt.
Tại sao điều này quan trọng: Đảm bảo khoản đầu tư của bạn có thể sinh lời trong tương lai và mở ra các giải pháp dành riêng cho ngành.
Ví dụ: Một công ty robot tích hợp các nhà điều hành cảm biến kết hợp tùy chỉnh trực tiếp vào quy trình ML.
Phần kết luận
Những cái này 18 khả năng cốt lõi hình thành bản thiết kế cho bất kỳ chiến lược ML trưởng thành nào. Tại Orthian, chúng tôi hướng dẫn bạn lựa chọn nền tảng phù hợp, triển khai các tính năng này và điều chỉnh chúng cho phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn. Cam kết của chúng tôi rất đơn giản:
- Cung cấp các giải pháp ML nhanh chóng, chính xác và tiết kiệm chi phí
- Đảm bảo tính minh bạch, công bằng và tuân thủ
- Cho phép AI bền vững, có khả năng mở rộng và phát triển theo nhu cầu của bạn
Kiểm tra thêm kiến thức từ Orthian bên dưới:
Low-Code/No-Code: Trao quyền phát triển ứng dụng cho mọi doanh nghiệp
