Xây dựng và triển khai mô hình Machine Learning với Python

Khóa học "Xây dựng và triển khai mô hình Machine Learning với Python" tập trung vào việc trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng thực tế để biến các mô hình học máy từ ý tưởng thành sản phẩm hoạt động trong môi trường sản xuất. Khóa học đi sâu vào các công nghệ và quy trình hiện đại, bao gồm chuyển đổi mô hình sang định dạng ONNX để tối ưu hiệu suất và khả năng tương thích, xây dựng API với FastAPI để tạo các điểm cuối mạnh mẽ và có tài liệu, phát triển giao diện web thân thiện, và cuối cùng là triển khai ứng dụng lên đám mây (Heroku) và sử dụng Docker để quản lý môi trường sản xuất một cách hiệu quả.

Bạn sẽ được hướng dẫn từng bước từ việc tạo mô hình đầu tiên, tối ưu hóa chúng cho môi trường production, đến việc xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh có thể mở rộng và giám sát được. Khóa học được thiết kế với nhiều bài thực hành, demo và bài tập giúp bạn nắm vững kiến thức và tự tin áp dụng vào các dự án thực tế.

MỤC TIÊU HỌC TẬP

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có khả năng:

• Tạo và tối ưu mô hình Machine Learning:

  • Xây dựng các mô hình dự đoán đơn giản bằng cả Scikit-learn và TensorFlow.

  • Hiểu rõ sự khác biệt và khi nào nên sử dụng Machine Learning so với Deep Learning.

  • Chuyển đổi mô hình sang định dạng ONNX để cải thiện tốc độ suy luận và khả năng tương thích đa nền tảng.

  • Thực hiện benchmark để so sánh hiệu suất giữa mô hình gốc và mô hình ONNX.

• Xây dựng và kiểm thử API cho mô hình ML:

  • Sử dụng FastAPI để tạo các API mạnh mẽ, có tài liệu tự động và kiểm tra kiểu dữ liệu cho các mô hình ONNX.

  • Nắm vững các công cụ phát triển FastAPI như uvicorn, tính năng tự động tải lại và gỡ lỗi.

  • So sánh hiệu suất giữa FastAPI và Flask, cũng như giữa mô hình ONNX và mô hình gốc trong môi trường API.

• Phát triển giao diện web cho ứng dụng ML:

  • Tích hợp HTML templates và phục vụ các tệp tĩnh với FastAPI để tạo giao diện người dùng thân thiện.

  • Thiết kế các form nhập liệu hoặc tính năng tải ảnh để tương tác với mô hình Machine Learning.

• Triển khai ứng dụng ML lên môi trường Production:

  • Triển khai ứng dụng FastAPI tích hợp ONNX lên Heroku với cấu hình tối ưu.

  • Hiểu và áp dụng Docker để đóng gói ứng dụng ML thành các container độc lập.

  • Xây dựng Dockerfile cho các ứng dụng FastAPI, bao gồm các cấu hình tối ưu cho môi trường sản xuất (multi-stage builds, tối ưu hóa async, health checks, logging).

  • Giám sát hiệu suất ứng dụng trong môi trường production.

• Xây dựng hệ thống Machine Learning hoàn chỉnh:

  • Thực hiện toàn bộ quy trình từ huấn luyện mô hình, chuyển đổi sang ONNX, xây dựng API với FastAPI, đóng gói bằng Docker và triển khai lên đám mây.

  • Hoàn thành một dự án portfolio sử dụng các công nghệ hiện đại (ONNX, FastAPI, Docker, Cloud).

SẢN PHẨM LÀM ĐƯỢC

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có khả năng tự mình xây dựng và triển khai các sản phẩm ứng dụng Machine Learning thực tế, bao gồm:

• Mô hình Machine Learning được tối ưu: Các mô hình dự đoán (phân loại, hồi quy, v.v.) đã được huấn luyện và chuyển đổi sang định dạng ONNX, sẵn sàng cho môi trường production với hiệu suất cao.

• API cho mô hình ML: Một API RESTful mạnh mẽ được xây dựng bằng FastAPI, có khả năng phục vụ các yêu cầu suy luận từ mô hình ONNX, với tài liệu API tự động và xác thực dữ liệu.

• Ứng dụng web tương tác: Một giao diện web thân thiện cho phép người dùng tương tác với mô hình Machine Learning của bạn, ví dụ:

  • Trang web cho phép người dùng nhập dữ liệu và nhận kết quả dự đoán từ mô hình Scikit-learn.

  • Trang web cho phép người dùng tải ảnh lên để mô hình TensorFlow (ví dụ: phân loại ảnh) xử lý và trả về kết quả.

• Ứng dụng Machine Learning đóng gói bằng Docker: Các ứng dụng ML đã được đóng gói gọn gàng trong các Docker container, giúp dễ dàng triển khai, quản lý và mở rộng trên mọi môi trường.

• Hệ thống ML hoàn chỉnh được triển khai trên Cloud: Một ứng dụng Machine Learning đầu cuối (end-to-end) đã được triển khai thành công lên nền tảng đám mây (ví dụ: Heroku), có khả năng hoạt động ổn định, có thể mở rộng và được giám sát hiệu suất.

• Dự án Portfolio: Một hoặc nhiều dự án Machine Learning hoàn chỉnh, từ huấn luyện đến triển khai, sử dụng các công nghệ tiên tiến nhất, sẵn sàng để đưa vào portfolio cá nhân để gây ấn tượng với nhà tuyển dụng.