Lớp hạ tầng dữ liệu (Data Infrastructure Layer) xử lý việc lưu trữ, xử lý và quản lý các đường dẫn dữ liệu thô, trong khi lớp huấn luyện mô hình (Model Training Layer) tập trung vào việc chạy các thuật toán để huấn luyện các mô hình học máy. Cả hai đều thiết yếu trong các hệ thống AI nhưng đóng vai trò khác nhau về cơ bản trong vòng đời phát triển.
Hệ thống nền tảng chịu trách nhiệm thu thập, lưu trữ, xử lý và cung cấp dữ liệu cho các ứng dụng và quy trình học máy (ML) tiếp theo.
Lớp tính toán nơi các mô hình máy học các mẫu từ dữ liệu đã được chuẩn bị thông qua các quy trình tối ưu hóa lặp đi lặp lại.
| Tính năng | Lớp cơ sở hạ tầng dữ liệu | Lớp huấn luyện mô hình |
|---|---|---|
| Mục đích chính | Lưu trữ, xử lý và cung cấp dữ liệu một cách đáng tin cậy | Huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình học máy trên dữ liệu. |
| Công nghệ cốt lõi | Kafka, Spark, Airflow, Snowflake, S3 | PyTorch, TensorFlow, CUDA, Horovod, Ray |
| Yêu cầu tính toán | Tối ưu hóa CPU, thông lượng I/O cao | Tối ưu hóa GPU/TPU, băng thông bộ nhớ cao |
| Thang đo dữ liệu | Petabyte dữ liệu thô và đã xử lý | Từ gigabyte đến terabyte dữ liệu huấn luyện. |
| Các chỉ số chính | Độ trễ, thông lượng, độ cập nhật dữ liệu | Mất mát, độ chính xác, thời gian huấn luyện, sự hội tụ |
| Tác động của sự thất bại | Các đường ống dẫn khí hạ lưu bị tắc nghẽn hoặc tạo ra dữ liệu lỗi thời. | Công việc đào tạo lại hoặc tạo ra các mô hình kém chất lượng. |
| Người dùng điển hình | Kỹ sư dữ liệu, nhóm nền tảng | các kỹ sư ML, các nhà khoa học nghiên cứu |
| Các yếu tố thúc đẩy chi phí | Dung lượng lưu trữ và lưu lượng mạng đi ra | Số giờ sử dụng GPU và mức độ sử dụng bộ tăng tốc |
Lớp hạ tầng dữ liệu nằm ở phía thượng nguồn, cung cấp các tập dữ liệu sạch và đáng tin cậy cho quy trình huấn luyện. Nếu không có nó, lớp huấn luyện mô hình sẽ không có gì có ý nghĩa để học hỏi. Ngược lại, lớp huấn luyện mô hình sử dụng dữ liệu đã được chuẩn bị đó và tạo ra các sản phẩm huấn luyện cuối cùng sẽ được triển khai. Chúng tạo thành một mối quan hệ phụ thuộc tuần tự chứ không phải là các lựa chọn cạnh tranh.
Các tác vụ cơ sở hạ tầng dữ liệu thường ưu tiên CPU có dung lượng bộ nhớ cao và mạng tốc độ nhanh, vì hầu hết các hoạt động liên quan đến việc di chuyển và chuyển đổi khối lượng dữ liệu lớn. Mặt khác, việc huấn luyện mô hình đòi hỏi các bộ tăng tốc chuyên dụng như GPU hoặc TPU, những bộ xử lý vượt trội trong các phép nhân ma trận – cốt lõi của học sâu. Cấu hình phần cứng khác nhau đến mức các nhà cung cấp dịch vụ đám mây thường định giá chúng theo các nhóm máy chủ hoàn toàn riêng biệt.
Việc mở rộng lớp hạ tầng dữ liệu thường có nghĩa là thêm nhiều nút lưu trữ, tăng số lượng phân vùng hoặc phân chia dữ liệu trên nhiều khu vực. Lớp huấn luyện mô hình mở rộng theo cách khác, thường bằng cách phân phối trọng số mô hình trên nhiều GPU hoặc phân chia một mô hình lớn duy nhất trên nhiều bộ tăng tốc. Cả hai đều gặp phải các điểm nghẽn, nhưng các giải pháp hiếm khi trùng lặp.
Các nhóm dữ liệu lo lắng về sự thay đổi lược đồ, dữ liệu đến muộn và việc điền dữ liệu ngược vào pipeline. Các nhóm học máy lo lắng về sự bùng nổ gradient, lỗi điểm kiểm tra và khả năng tái tạo giữa các lần chạy. Mỗi lớp đều có hệ thống quan sát riêng, với các công cụ như Great Expectations hoặc Monte Carlo ở phía dữ liệu và Weights & Biases hoặc MLflow ở phía huấn luyện.
Chi phí cơ sở hạ tầng dữ liệu thường ổn định và dễ dự đoán, chủ yếu phụ thuộc vào dung lượng lưu trữ và việc thu thập dữ liệu liên tục. Chi phí huấn luyện mô hình thì biến động và phụ thuộc vào dự án, vì một lần huấn luyện có thể tiêu tốn hàng nghìn giờ GPU trong một khoảng thời gian ngắn. Các tổ chức thường nhận thấy rằng chi phí huấn luyện chiếm ưu thế trong giai đoạn phát triển mô hình, trong khi chi phí dữ liệu chiếm ưu thế trong giai đoạn sản xuất ổn định.
Các kỹ sư làm việc ở Lớp Hạ tầng Dữ liệu thường xuất thân từ lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu hoặc hệ thống phân tán, với kiến thức sâu rộng về SQL, hệ thống truyền dữ liệu trực tuyến và các công cụ lưu trữ. Những người làm việc ở Lớp Huấn luyện Mô hình thường có nền tảng về toán ứng dụng hoặc nghiên cứu học máy, với chuyên môn về tối ưu hóa số học, kiến trúc mạng nơ-ron và lập trình tăng tốc.
Bạn có thể bỏ qua việc xây dựng lớp dữ liệu mạnh nếu bạn có đủ GPU.
Ngay cả những hệ thống huấn luyện mạnh mẽ nhất cũng tạo ra các mô hình kém chất lượng khi được cung cấp dữ liệu nhiễu, lỗi thời hoặc bị gán nhãn sai. Hầu hết các thất bại trong học máy thực tế đều bắt nguồn từ các vấn đề về dữ liệu chứ không phải thiếu năng lực tính toán. Một nền tảng dữ liệu vững chắc mới thực sự giúp việc sử dụng GPU mang lại hiệu quả.
Việc huấn luyện mô hình chỉ đơn giản là chạy một đoạn mã trên một cỗ máy mạnh mẽ.
Huấn luyện sản xuất bao gồm điều phối phân tán, lưu điểm kiểm tra, quản lý siêu tham số, theo dõi thử nghiệm và phục hồi lỗi. Coi nó như một kịch bản đơn giản sẽ dẫn đến mất tiến độ, kết quả không thể tái tạo và lãng phí ngân sách tính toán.
Cơ sở hạ tầng dữ liệu và quá trình huấn luyện mô hình có thể được tối ưu hóa một cách độc lập.
Hai lớp dữ liệu này liên kết chặt chẽ với nhau. Những thay đổi về lược đồ dữ liệu, nhãn hoặc phân phối đều ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình. Các nhóm tối ưu hóa chúng một cách riêng lẻ thường nhận thấy mô hình của họ bị suy giảm âm thầm khi dữ liệu ở phía trên thay đổi.
Càng nhiều dữ liệu thì độ chính xác của mô hình càng được cải thiện.
Chất lượng quan trọng hơn nhiều so với số lượng. Việc thêm hàng triệu bản ghi bị dán nhãn sai hoặc không liên quan thực sự có thể làm giảm hiệu suất của mô hình. Các tập dữ liệu được chọn lọc và quản lý tốt hầu như luôn cho hiệu quả tốt hơn các tập dữ liệu thô, chưa được lọc, bất kể kích thước của chúng.
Dịch vụ quản lý đám mây giúp loại bỏ nhu cầu về chuyên môn nội bộ ở cả hai lớp.
Các nền tảng được quản lý xử lý tốt các hoạt động thường ngày, nhưng các nhóm vẫn cần hiểu sâu cả hai lớp để điều chỉnh hiệu suất, kiểm soát chi phí và gỡ lỗi. Sự trừu tượng hóa giúp giảm bớt công việc thủ công nhưng không thay thế kiến thức nền tảng.
Hãy chọn Lớp Cơ sở hạ tầng Dữ liệu khi ưu tiên của bạn là việc di chuyển dữ liệu đáng tin cậy, quản trị dữ liệu và phục vụ phân tích ở quy mô lớn. Hãy chọn Lớp Huấn luyện Mô hình khi trọng tâm của bạn là xây dựng, thử nghiệm và tối ưu hóa các mô hình học máy. Trên thực tế, các hệ thống AI hoàn thiện cần cả hai lớp hoạt động hài hòa, với cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ cho phép huấn luyện mô hình nhanh hơn và có khả năng tái tạo cao hơn.
So sánh này phân tích Amazon Web Services và Google Cloud bằng cách đánh giá các dịch vụ cung cấp, mô hình giá, cơ sở hạ tầng toàn cầu, hiệu suất, trải nghiệm nhà phát triển và các trường hợp sử dụng lý tưởng, giúp các tổ chức lựa chọn nền tảng đám mây phù hợp nhất với yêu cầu kỹ thuật và kinh doanh của họ.
Cơ chế ngắt mạch và giảm độ trễ an toàn là hai cách tiếp cận bổ sung cho nhau để xây dựng các hệ thống phân tán có khả năng phục hồi cao. Cơ chế ngắt mạch ngăn chặn các lỗi lan truyền bằng cách dừng các yêu cầu đến các dịch vụ không ổn định, trong khi giảm độ trễ an toàn đảm bảo chức năng hoạt động một phần khi các phụ thuộc phía sau gặp sự cố.
Bộ nhớ đệm cục bộ lưu trữ dữ liệu trực tiếp trên máy chủ ứng dụng để truy cập với độ trễ cực thấp, trong khi các cụm bộ nhớ đệm tập trung triển khai cơ sở hạ tầng chuyên dụng, dùng chung mà nhiều dịch vụ có thể truy cập đồng thời để quản lý trạng thái nhất quán.
Các chiến lược bộ nhớ đệm trong hệ thống học máy lưu trữ kết quả đầu ra của mô hình đã được tính toán trước hoặc dữ liệu trung gian để tăng tốc các truy vấn lặp lại, trong khi tính toán theo yêu cầu tạo ra kết quả mới mỗi lần, đánh đổi tốc độ lấy sự đơn giản và giảm chi phí lưu trữ.
Cân bằng tải trong các hệ thống học máy quản lý khối lượng công việc suy luận và huấn luyện đòi hỏi nhiều tài nguyên GPU trên phần cứng chuyên dụng, trong khi xử lý yêu cầu API đơn giản phân phối lưu lượng HTTP nhẹ trên các máy chủ đa năng. Chúng khác nhau đáng kể về độ phức tạp, yêu cầu tài nguyên và khả năng định tuyến.
