Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng làm thay đổi thế giới xung quanh chúng ta, từ việc gợi ý cá nhân hóa trong dịch vụ phát trực tuyến yêu thích đến các trợ lý ảo AI giúp xử lý các nhiệm vụ hàng ngày. Với nhu cầu ngày càng cao về các giải pháp AI, nhiều nhà sáng lập đang tìm cách tự tạo ra AI, và nhiều nhà phát triển đang háo hức khám phá và tạo ra các ứng dụng AI của riêng mình.

Tuy nhiên, việc xây dựng một ứng dụng AI đòi hỏi sự hiểu biết vững chắc về nền tảng công nghệ cơ bản. Hôm nay, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu các thành phần thiết yếu và các tùy chọn có sẵn cho từng phần của nền tảng này.

Hãy bắt đầu nhé.

Cách Tạo Ra AI: Những Điều Cơ Bản

Trước khi đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật, hãy bắt đầu với định nghĩa cơ bản về AI.

AI, hay trí tuệ nhân tạo, là việc phát triển các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu trí thông minh của con người. Những nhiệm vụ này bao gồm học tập, lập luận, giải quyết vấn đề, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện hình ảnh.

Cách Tạo Ra AI: Nền Tảng Công Nghệ Của Nhà Phát Triển

Vậy AI được xây dựng như thế nào? Nó dựa trên một nền tảng công nghệ phức tạp với nhiều thành phần khác nhau—các "nguyên liệu" cần thiết để phát triển ứng dụng.

1. Lựa Chọn Framework và Thư Viện: Framework và thư viện là các bộ công cụ và chức năng đã được xây dựng sẵn, giúp các nhà phát triển xây dựng và huấn luyện các mô hình AI một cách hiệu quả. Chúng cung cấp nền tảng cấu trúc cho việc tạo ra ứng dụng, giúp giảm thời gian và độ phức tạp của việc phát triển.

Hãy nghĩ về điều này giống như việc chọn công cụ và nguyên liệu để xây dựng một ngôi nhà. Các framework và thư viện cung cấp các khối xây dựng cơ bản cho mô hình AI của bạn.

Tùy chọn: TensorFlow, PyTorch, Keras, JAX, PySyft, scikit-learn

Khi bạn không trực tiếp lập trình, việc hiểu các framework mà đội ngũ của bạn có thể sử dụng là rất quan trọng. TensorFlow và PyTorch vẫn là những lựa chọn phổ biến, với TensorFlow được áp dụng rộng rãi trong khi PyTorch cung cấp giao diện trực quan hơn. Keras, hiện đã tích hợp hoàn toàn trong TensorFlow, cung cấp tính thân thiện với người dùng, và scikit-learn xuất sắc trong các tác vụ học máy truyền thống. Các framework mới như JAX và PySyft cũng đáng chú ý, cung cấp lợi thế đặc biệt cho các ứng dụng có yêu cầu giải thích và bảo mật.

2. Ngôn Ngữ Lập Trình: Ngôn ngữ lập trình là các khối xây dựng cơ bản của phát triển phần mềm, cho phép các nhà phát triển hướng dẫn máy tính thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.

Hãy nghĩ về các ngôn ngữ lập trình như các hướng dẫn bạn đưa ra để xây dựng ngôi nhà. Chúng chỉ cho máy tính biết phải làm gì với các công cụ và nguyên liệu từ framework.

Tùy chọn: Python, R, Julia

Python là ngôn ngữ chính cho phát triển AI, nhưng việc hiểu tầm quan trọng của nó giúp giao tiếp hiệu quả với đội ngũ phát triển của bạn. R phù hợp cho phân tích thống kê, và Julia, một ngôi sao đang lên, tập trung vào tính toán hiệu suất cao.

3. Thu Thập và Tiền Xử Lý Dữ Liệu: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu liên quan đến việc thu thập và làm sạch dữ liệu để làm cho nó phù hợp với việc huấn luyện các mô hình AI.

Hãy tưởng tượng việc này giống như việc thu thập các vật liệu cần thiết để xây dựng ngôi nhà và chuẩn bị chúng cho việc sử dụng. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu giúp thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và làm sạch, tổ chức nó để mô hình AI có thể hiểu được.

Tùy chọn: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Nifi, Apache Beam, Apache Hudi

Đối với các nhà sáng lập không kỹ thuật, việc hiểu rằng dữ liệu là nguồn sống của các ứng dụng AI là rất quan trọng. Các công cụ như Apache Kafka hỗ trợ truyền dữ liệu thời gian thực, Apache Flink xuất sắc trong xử lý luồng dữ liệu, và Apache Nifi cung cấp giao diện dễ sử dụng để tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Các công nghệ mới như Apache Beam và Apache Hudi cung cấp các quy trình xử lý dữ liệu hợp nhất và gia tăng, giúp đơn giản hóa quá trình chuẩn bị dữ liệu hơn nữa.

4. Huấn Luyện Mô Hình: Huấn luyện mô hình là quá trình cung cấp dữ liệu cho hệ thống AI, cho phép nó học các mẫu và đưa ra dự đoán.

Đây là nơi phép so sánh có thể không hoàn toàn chính xác, nhưng hãy nghĩ về nó giống như việc xây dựng ngôi nhà và dạy nó làm những gì bạn muốn. Huấn luyện mô hình cung cấp dữ liệu đã chuẩn bị cho mô hình AI để nó có thể học và đưa ra dự đoán hoặc quyết định.

Tùy chọn: Các nền tảng dựa trên đám mây (AWS SageMaker, Google AI Platform), giải pháp tại chỗ (hệ thống NVIDIA DGX, IBM PowerAI), Horovod, Megatron-Turing NLG

Huấn luyện mô hình liên quan đến việc cung cấp dữ liệu cho hệ thống AI của bạn để nó có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Các nền tảng đám mây như AWS SageMaker cung cấp sự tiện lợi, trong khi các giải pháp tại chỗ cung cấp kiểm soát nhiều hơn đối với cơ sở hạ tầng. Các framework huấn luyện phân phối như Horovod và Megatron-Turing NLG đang được ưa chuộng để xử lý các mô hình quy mô lớn một cách hiệu quả.

5. Triển Khai Mô Hình: Triển khai mô hình liên quan đến việc làm cho mô hình AI đã huấn luyện có thể truy cập được cho người dùng hoặc các hệ thống khác.

Hãy nghĩ về việc triển khai mô hình giống như việc trưng bày ngôi nhà đã hoàn thiện để mọi người sử dụng—nó làm cho mô hình đã huấn luyện của bạn có thể sử dụng trong các ứng dụng thực tế.

Tùy chọn: Docker, Kubernetes, các nền tảng không máy chủ (AWS Lambda, Google Cloud Functions), WebAssembly (WASM)

Triển khai mô hình đã huấn luyện đánh dấu sự ra mắt của ứng dụng AI của bạn. Docker đảm bảo tính nhất quán giữa các môi trường khác nhau, Kubernetes điều phối việc triển khai container, và các nền tảng không máy chủ cung cấp khả năng mở rộng tự động. Một lựa chọn mới nổi là WebAssembly (WASM), công nghệ độc lập với nền tảng cho phép triển khai các mô hình AI trong các ứng dụng web.

6. Giám Sát và Tối Ưu Hóa: Giám sát và tối ưu hóa liên quan đến việc theo dõi hiệu suất của ứng dụng AI và thực hiện các điều chỉnh để cải thiện hiệu quả.

Tùy chọn: TensorFlow Profiler, PyTorch Profiler, AWS CloudWatch, Grafana, LIME, SHAP

Giám sát và tối ưu hóa ứng dụng AI của bạn đảm bảo hoạt động trơn tru. Các công cụ như TensorFlow Profiler và PyTorch Profiler cung cấp cái nhìn sâu sắc, AWS CloudWatch cung cấp giám sát tích hợp, và Grafana cung cấp giải pháp mã nguồn mở cho việc giám sát tùy chỉnh. Ngoài ra, các công cụ AI có thể giải thích (XAI) như LIME và SHAP giúp người dùng hiểu cách các mô hình AI đưa ra quyết định, thúc đẩy tính minh bạch và sự tin cậy.

Tóm Tắt Cách Tạo Ra AI

Việc tạo ra một ứng dụng AI có thể có vẻ phức tạp lúc đầu, nhưng khi bạn nắm được các thành phần cơ bản trong nền tảng công nghệ của nhà phát triển AI, bạn sẽ có khả năng hợp tác hiệu quả với đội ngũ kỹ thuật của mình. Hãy nhớ rằng, điều quan trọng không phải là trở thành nhà phát triển ngay lập tức mà là nắm vững các nguyên tắc cơ bản để đưa ra quyết định thông minh và đưa dự án AI của bạn đến thành công.

Nếu bạn cần sự trợ giúp với tất cả những điều này—hãy liên hệ với đội ngũ phát triển thân thiện của bạn. Chúng tôi rất vui được trò chuyện 🙂