1️⃣ MLOps Là Gì? 🧭

MLOps (Machine Learning Operations) = ML + DevOps
Là tập hợp các quy trình, best practice & tool để:

• 🧠 Tự động hóa training & deployment

• 📈 Theo dõi, kiểm soát version & drift của model

• ⚡ Rút ngắn thời gian từ ý tưởng → sản phẩm AI

• 🛠️ Duy trì model ổn định, có thể scale

📌 Mục tiêu cuối: “Model không chỉ chạy, mà chạy ổn và chạy lâu.” 🫡

2️⃣ Tại Sao MLOps Quan Trọng? ⚡

• 🚀 Rút ngắn time-to-market của mô hình

• 🧠 Đảm bảo reproducibility → cùng input = cùng output

• 🔔 Theo dõi drift & performance liên tục

• 🧰 Quản lý nhiều model / version dễ dàng

• 📈 Tăng collaboration giữa DS – DE – DevOps

📌 Không có MLOps → model như “máy bay không có sân bay” 🛬✈️

3️⃣ Các Giai Đoạn Chính Trong MLOps Lifecycle 🔄

[Data] → [Model Dev] → [Training Pipeline] → [Registry & Versioning]
      → [Deployment] → [Monitoring] → [Retraining] → ...

4️⃣ MLOps Stack Phổ Biến 🧰

📌 Mỗi team sẽ mix tool khác nhau, nhưng concept core là giống nhau ✅

5️⃣ Training & Model Registry 🧠

Thay vì train tay, lưu file .pkl lung tung → ta thiết lập training pipeline:

• Tự động lấy data mới

• Train → evaluate → log metrics (accuracy, AUC, loss…)

• Đăng ký model vào Model Registry kèm version, metadata, tag (prod / staging…)

📌 MLflow là lựa chọn phổ biến vì dễ setup & open-source 🧡

6️⃣ Deployment Patterns 🚀

📌 Thường: churn model dùng batch; recommendation / fraud detection dùng online API ⚡

7️⃣ Monitoring & Retraining 📡

Sau khi deploy, model không phải xong — mà mới là bắt đầu 😎

Cần monitor liên tục:

• 📊 Prediction drift / data drift → kiểm tra input/output phân bố

• 📈 Performance metrics (AUC, accuracy, recall…)

• 🛑 Latency & error rate khi serve API

• 📅 Lịch retraining khi có data mới hoặc performance giảm

📌 Công cụ như EvidentlyAI giúp generate dashboard drift cực nhanh 👌

8️⃣ Case Study – MLOps “Cứu” Hệ Thống AI ⚠️

Bối cảnh:
Startup e-commerce build mô hình churn → train ngon, deploy API thủ công.
2 tháng sau, dữ liệu thay đổi → accuracy giảm còn 40%, không ai biết 😵

Triển khai MLOps:

• Dùng MLflow để version model + log metrics

• Airflow DAG retrain mỗi tuần với data mới

• EvidentlyAI phát hiện drift → alert Slack

• FastAPI endpoint auto deploy model mới sau khi approved

Kết quả:

• Accuracy ổn định ~88%

• Không downtime

• DS tập trung R&D, không dính “cháy production” nữa 🧠🔥

9️⃣ Best Practices MLOps 📝

• 🧠 Pipeline hóa toàn bộ training & deploy

• 📝 Versioning everything: data, model, code, config

• 🚨 Test & monitor từ đầu, đừng để lỗi lên prod mới xử lý

• 👥 Tách dev/staging/prod rõ ràng

• 📈 Log đầy đủ để debug & audit dễ dàng

📝 Kết Luận

MLOps là bước biến mô hình từ “thí nghiệm” thành sản phẩm AI thực thụ:

• 🚀 Triển khai nhanh, ổn định, có thể scale

• 🧠 Theo dõi & cải thiện model liên tục

• 📊 Tăng độ tin cậy & hiệu quả sản xuất

👉 Làm chủ module này, bạn chính thức bước vào cấp độ “AI Engineer thực chiến” 🤝🤖

📞 Hotline: 0352.433.233
🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn