October 23, 2021
gcp-ml

Khám phá Machine Learning trên Google Cloud Platform (GCP) – Phần 1

Với định hướng là một “công ty về Data” và thế mạnh về cả hạ tầng lẫn phân tích dữ liệu vốn có của mình, thật dễ dàng để hiểu vì sao Google lại đẩy mạnh việc nghiên cứu và đưa ra một bộ các sản phẩm, công cụ hỗ trợ xây dựng hệ thống Machine Learning, một xu hướng toàn cầu như hiện nay. Trong series bài viết này các bạn hãy cùng mình tìm hiểu về các sản phẩm và dịch vụ về ML & AI trên GCP nhé. 

Tất cả các giải pháp được đề cập đến trong bài viết này bạn đều có thể tìm được và trải nghiệm trực tiếp trên console của Google Cloud trong mục AI (Artificial intelligence) https://console.cloud.google.com/   

Phần 1: Xây dựng hệ thống AI 

Để xây dựng một hệ thống AI hoàn chỉnh thì 4 yếu tố quan trọng mà bạn cần có là:

  1. Platform AI giúp bạn có thể khởi tạo, triển khai, thực nghiệm các thuật toán AI một các nhanh chóng 
  2. Các AI block có thể giúp bạn khai thác được thông tin từ data một cách dễ dàng
  3. Thuật toán AI vừa chất lượng lại hiệu quả, tiết kiệm và không đòi hỏi quá nhiều kỹ thuật chuyên sâu 
  4. Và cuối cùng là hạ tầng để có thể training được thuật toán của mình 1 cách hiệu quả nhất. 

Hãy cùng mình lần lượt tìm hiểu giải pháp của GCP cho bài toán này nhé. 

Nói đến platform xây dựng hệ thống AI của GCP không thể nào không nhắc đến một sản phẩm vừa được ra mắt của Google, Vertex AI. Với định hướng là build, deploy, và scale mô hình ML một cách nhanh chóng trên một nền tảng thống nhất (unified AI platform). Vertex AI không chỉ là một công cụ mang tính đột phá khi xây dựng hệ thống AI mà còn hỗ trợ việc thay đổi mô hình (custom modeling) với lượng lines code ít hơn 80% so với yêu cầu thường thấy. Vertex AI sẽ là sự lựa chọn hàng đầu với các tác vụ như 

  • Tăng tốc quá trình chuẩn bị dữ liệu  (Accelerating data preparation)
  • Scaling data
  • Đào tạo (Training) và thực nghiệm (experimentation) AI model
  • Triển khai mô hình (Model deployment)

Sản phẩm thứ 2 của Google Cloud mà mình muốn nhắc đến đó là AI building blocks. Những block này có thể giúp bạn thêm cả dữ liệu có cấu trúc lần phi cấu trúc như hình ảnh, hội thoại, ngôn ngữ vào các ứng dụng của bạn một cách dễ dàng. Bạn có thể cân nhắc đến việc dùng AI building blocks trong một số trường hợp 

  • Khai thác thông tin insight của hình ảnh 
  • Dịch (translate) giữa các ngôn ngữ hoặc là tìm hiểu ý nghĩa của văn bản
  • Xây dựng ứng dụng trò chuyện thông minh (chatbot)
  • Xây dựng hệ thống gợi ý (recommendation system) với việc cá nhân hoá sản phẩm theo người dùng

Tiếp đến là một sản phẩm cực kỳ quen mặt của Google Cloud, Auto ML. Auto ML cung cấp giải pháp về AI & ML không đòi hỏi quá nhiều kiến thức chung môn về kỹ thuật nhưng vẫn đem lại chất lượng cao. Với Auto ML, bạn có thể xây dựng một thuật toán ML theo tùy chỉnh  và chất lượng cao chỉ mất vài phút. Với các sản phẩm nổi bật như 

  • Bài toán xử lý ngôn ngữ:  AutoML Natural LanguageAutoML Translation
  • Bài toán về xử lý ngôn ngữ có cấu trúc: AutoML Table (beta)
  • Cuối cùng và không thể thiếu chính là hạ tầng cho AI ( AI Infrastructure), sự lựa chọn hàng đầu của các doanh nghiệp cho việc training các mô hình Deep Learning & ML với chi phí hiệu quả. Với việc cung cấp nhiều lựa chọn cấu hình hạ tầng từ Cloud TPUs, GPUs hay CPUs, AI Infrastructure của GCP là một khởi đầu vô cùng đơn giản, dễ dàng nâng cấp và mở rộng từ low-cost inference đến high-performance training. 

    Vậy là thật đơn giản phải không nào, với các 4 bộ sản phẩm trên GCP mình vừa giới thiệu, các bạn đã có thể tự build, deploy, test, inference cho mình được một giải pháp AI tuyệt cú mèo mà không cần là một chuyên gia về AI hay am hiểu về hạ tầng thậm chí là không cần hiểu sâu thế nào là một AI pipeline hoàn chỉnh. 

    Cảm ơn mọi người đã theo dõi series khám phá ML trên GCP của mình. Hãy cùng mình chờ đợi phần 2 liên quan đến việc Xây dựng hệ thống AI cho ngôn ngữ tự nhiên nhé. ^^ 

    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *