Tweet
Chúng ta sẽ đi từ tầng dưới lên trên để hiểu được bức tranh tổng thể.
1. Tầng Hạ tầng vật lý (Infrastructure Layer)
Đây là nền tảng cứng (hardware + basic software) để chạy toàn bộ mô hình AI.
📌 Ví dụ: Khi huấn luyện GPT-3 hay xử lý hình ảnh y tế, hệ thống cần truy xuất hàng triệu ảnh từ Object Store và tính toán nhanh trên GPU.
2. Tầng nền tảng container và vận hành (Orchestration & Ops Layer)
📌 Ví dụ: Bạn muốn cập nhật một mô hình dự báo doanh thu — MLOps sẽ giúp huấn luyện lại, kiểm thử, và triển khai mà không ảnh hưởng hệ thống đang chạy.
3. Tầng Framework và Toolkits
4. Tầng Mô hình (Model Layer)
Tầng này chứa các ML models đã được huấn luyện, chẳng hạn như mô hình phát hiện gian lận, chatbot GPT, hoặc mô hình phân loại hình ảnh y tế.
5. Tầng Ứng dụng + Mô hình (Use Case Layer)
🎯 Tổng kết ý nghĩa sơ đồ
Bức hình này cho thấy AI/ML không chỉ là "một cái model", mà là một hệ sinh thái công nghệ gồm phần cứng, phần mềm, quản lý vòng đời, và ứng dụng.
Với doanh nghiệp hoặc trung tâm đào tạo như VnPro, hiểu được kiến trúc này là bước đầu tiên để thiết kế hạ tầng AI chuyên nghiệp.
💡 CTA cho người học
Nếu bạn đang học AI hoặc là người làm IT muốn chuyển sang AI thì hãy bắt đầu từ dưới lên:
✅ Tìm hiểu về GPU server, Kubernetes, và MLOps
✅ Làm quen với các công cụ như TensorFlow, PyTorch, Hugging Face
✅ Thử triển khai một use case nhỏ như chatbot nội bộ hoặc AI phân tích dữ liệu Excel.
1. Tầng Hạ tầng vật lý (Infrastructure Layer)
Đây là nền tảng cứng (hardware + basic software) để chạy toàn bộ mô hình AI.
- UCS + GPU: Các máy chủ UCS (Unified Computing System) có tích hợp GPU – dùng để huấn luyện AI hoặc inference nhanh.
- Nexus, UCS FI: Thiết bị chuyển mạch mạng (switch) chuyên biệt giúp truyền dữ liệu tốc độ cao giữa các node tính toán và lưu trữ.
- Block/File Storage, Object Store: Hệ thống lưu trữ dữ liệu – nơi chứa các tập huấn luyện lớn, dữ liệu kiểm thử, và mô hình.
📌 Ví dụ: Khi huấn luyện GPT-3 hay xử lý hình ảnh y tế, hệ thống cần truy xuất hàng triệu ảnh từ Object Store và tính toán nhanh trên GPU.
2. Tầng nền tảng container và vận hành (Orchestration & Ops Layer)
- Kubernetes: Nền tảng điều phối container, giúp triển khai và mở rộng mô hình AI một cách linh hoạt.
- MLOps: Tập hợp các công cụ hỗ trợ vòng đời AI như versioning, monitoring, CI/CD cho model.
📌 Ví dụ: Bạn muốn cập nhật một mô hình dự báo doanh thu — MLOps sẽ giúp huấn luyện lại, kiểm thử, và triển khai mà không ảnh hưởng hệ thống đang chạy.
3. Tầng Framework và Toolkits
- Gồm các thư viện, framework (như TensorFlow, PyTorch, Hugging Face), runtime môi trường để huấn luyện và inference.
- Từng use case có thể dùng bộ công cụ riêng biệt (ví dụ: NLP thì hay dùng Hugging Face Transformers).
4. Tầng Mô hình (Model Layer)
Tầng này chứa các ML models đã được huấn luyện, chẳng hạn như mô hình phát hiện gian lận, chatbot GPT, hoặc mô hình phân loại hình ảnh y tế.
5. Tầng Ứng dụng + Mô hình (Use Case Layer)
- Chính là nơi ứng dụng AI vào thực tế. Mỗi Use Case = App + Model
- Ví dụ: Ứng dụng chatbot chăm sóc khách hàng = App frontend + mô hình NLP.
🎯 Tổng kết ý nghĩa sơ đồ
Bức hình này cho thấy AI/ML không chỉ là "một cái model", mà là một hệ sinh thái công nghệ gồm phần cứng, phần mềm, quản lý vòng đời, và ứng dụng.
Với doanh nghiệp hoặc trung tâm đào tạo như VnPro, hiểu được kiến trúc này là bước đầu tiên để thiết kế hạ tầng AI chuyên nghiệp.
💡 CTA cho người học
Nếu bạn đang học AI hoặc là người làm IT muốn chuyển sang AI thì hãy bắt đầu từ dưới lên:
✅ Tìm hiểu về GPU server, Kubernetes, và MLOps
✅ Làm quen với các công cụ như TensorFlow, PyTorch, Hugging Face
✅ Thử triển khai một use case nhỏ như chatbot nội bộ hoặc AI phân tích dữ liệu Excel.
👉 Hãy tiếp tục khám phá AI tạo sinh và hạ tầng AI tại VnPro hoặc cộng đồng học tập của bạn. Đừng chỉ học mô hình, hãy hiểu cả cách "nuôi và vận hành" AI! 