MLOps: Chìa khóa để AI không chỉ là proof-of-concept

## Tại sao 90% dự án AI thất bại ở production? Theo khảo sát của Gartner, chỉ 10% dự án AI vượt qua giai đoạn proof-of-concept để đi vào vận hành thực tế. Nguyên nhân chính: thiếu MLOps. ## MLOps là gì? MLOps (Machine Learning Operations) là tập hợp các practices, tools và quy trình để đưa mô hình ML từ development vào production một cách đáng tin cậy và có thể mở rộng. ## 5 thành phần cốt lõi của MLOps 1. **Data Pipeline** — Thu thập, làm sạch, version hóa dữ liệu 2. **Model Training** — Tự động hóa quá trình train và tune hyperparameter 3. **Model Registry** — Quản lý version và metadata của model 4. **CI/CD for ML** — Tự động test và deploy model mới 5. **Monitoring** — Theo dõi performance và data drift trong production ## Tools phổ biến - **MLflow** — Tracking experiments, model registry - **Kubeflow** — ML workflows trên Kubernetes - **DVC** — Version control cho data và model - **Evidently** — Monitoring data drift - **Seldon** — Model serving và A/B testing