Tweet
Chạy AI/ML Training Cluster ở đâu – On Prem hay Public Cloud?
Khi bắt đầu triển khai một hệ thống huấn luyện AI/ML, một trong những câu hỏi lớn nhất mà các doanh nghiệp phải trả lời là: Nên chạy cụm (cluster) AI/ML của mình ở đâu? Có hai lựa chọn chính: On Premises (tại chỗ) hoặc Public Cloud (đám mây công cộng). Cùng tìm hiểu ưu – nhược từng phương án nhé:
🏢 1. On Prem – Hệ thống chạy tại chỗ
✔ Ưu điểm:
📌 Ví dụ thực tế: Một ngân hàng lớn có thể dùng cụm GPU riêng để huấn luyện mô hình AI chống gian lận và không muốn đưa dữ liệu khách hàng lên cloud vì lý do bảo mật.
☁️ 2. Public Cloud – Hệ thống trên đám mây
✔ Ưu điểm:
⚠ Thách thức:
📌 Ví dụ thực tế: Một startup AI phân tích video từ camera có thể chạy ban đầu trên AWS hoặc Azure, nhưng sau đó khi lượng dữ liệu lớn lên, chi phí cloud sẽ tăng mạnh, đặc biệt nếu cần tải kết quả về để lưu trữ.
💡 Lời khuyên cho người mới bắt đầu:
📣 Bạn đang học AI? Đừng chỉ học code, hãy học cả hạ tầng và cách triển khai thực tế nữa! Vì AI không chỉ nằm trong mô hình, mà còn nằm ở nơi bạn chạy nó.
Khi bắt đầu triển khai một hệ thống huấn luyện AI/ML, một trong những câu hỏi lớn nhất mà các doanh nghiệp phải trả lời là: Nên chạy cụm (cluster) AI/ML của mình ở đâu? Có hai lựa chọn chính: On Premises (tại chỗ) hoặc Public Cloud (đám mây công cộng). Cùng tìm hiểu ưu – nhược từng phương án nhé:
🏢 1. On Prem – Hệ thống chạy tại chỗ
✔ Ưu điểm:
- Luôn sẵn sàng: Cụm AI/ML luôn trong tầm kiểm soát, phục vụ cho các nhu cầu nội bộ bất cứ lúc nào.
- Tận dụng linh hoạt: Doanh nghiệp lớn có thể dùng cụm này cho nhiều mục đích: huấn luyện AI, phân tích dữ liệu, xử lý batch v.v.
- Dữ liệu lưu trữ nội bộ: Dữ liệu không phải đưa ra ngoài, giúp giảm rủi ro bảo mật và chi phí truyền tải.
📌 Ví dụ thực tế: Một ngân hàng lớn có thể dùng cụm GPU riêng để huấn luyện mô hình AI chống gian lận và không muốn đưa dữ liệu khách hàng lên cloud vì lý do bảo mật.
☁️ 2. Public Cloud – Hệ thống trên đám mây
✔ Ưu điểm:
- Linh hoạt theo nhu cầu: Cần bao nhiêu dùng bấy nhiêu – rất phù hợp với các dự án khởi nghiệp hoặc giai đoạn thử nghiệm.
- Không cần đầu tư hạ tầng ban đầu: Chỉ cần tài khoản và thẻ thanh toán là có thể bắt đầu huấn luyện mô hình AI ngay.
⚠ Thách thức:
- Chi phí tăng theo thời gian: Khi dữ liệu và khối lượng huấn luyện tăng, chi phí cloud cũng tăng theo.
- Chi phí "egress": Việc tải dữ liệu huấn luyện hoặc kết quả về từ cloud sẽ phát sinh chi phí không nhỏ – đây là "chi phí ẩn" mà nhiều người mới thường bỏ sót.
📌 Ví dụ thực tế: Một startup AI phân tích video từ camera có thể chạy ban đầu trên AWS hoặc Azure, nhưng sau đó khi lượng dữ liệu lớn lên, chi phí cloud sẽ tăng mạnh, đặc biệt nếu cần tải kết quả về để lưu trữ.
💡 Lời khuyên cho người mới bắt đầu:
- Nếu bạn chỉ mới thử nghiệm hoặc làm dự án nhỏ => Cloud là lựa chọn dễ tiếp cận.
- Nếu bạn là doanh nghiệp lớn, có data sensitive và có khả năng đầu tư ban đầu => On Prem sẽ tiết kiệm hơn lâu dài.
📣 Bạn đang học AI? Đừng chỉ học code, hãy học cả hạ tầng và cách triển khai thực tế nữa! Vì AI không chỉ nằm trong mô hình, mà còn nằm ở nơi bạn chạy nó.