Cuộc thi MLOps Marathon lần đầu: Thành công trên nhiều phương diện

Trong vòng chung kết diễn ra ngày 9/9 tại Hà Nội, 10 đội xuất sắc nhất thuyết trình về cách họ xây dựng các giải pháp để chạy được mô hình ML trong môi trường tài nguyên hạn chế với thời gian chạy và kết quả có độ chính xác nhất.

Giám khảo là những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực, gồm: chị Nguyễn Khánh Linh (Head of ML Platform & MLOps tại Ngân hàng Techcombank), anh Hiếu Trần (quản lý kỹ thuật tại FPT AI Centre), anh Harry Nguyễn (Giám đốc chương trình thạc sĩ khoa học máy tính tại Đại học Tổng hợp Cork tại Ireland), anh Vũ Xuân Sơn (nghiên cứu viên cao cấp AI/ML tại công ty Devr, Thụy Điển), anh Tùng Đào (Chuyên gia ML Platform Engineer tại Shopee Singapore).

Kết quả chung cuộc, giải nhất trị giá 100 triệu đồng tiền mặt và tín dụng AWS Credit thuộc về đội extNPH, gồm năm thành viên là Nguyễn Trọng Tuấn (kỹ sư NLP tại VNPT AI), Nguyễn Xuân Trường (kỹ sư ML tại báo điện tử Dân trí), Nguyễn Sỹ Mạnh (chuyên gia Modeling tại Mcredit), Nguyễn Tiến Dũng (kỹ sư AI engineer tại VMO), và Nguyễn Công Đoàn (chuyên gia khoa học dữ liệu tại Vega Fintech).

Đội extNPH tuyên bố sẽ chia sẻ mã nguồn mở về một package NPHLearn mà họ tự phát triển trong quá trình giải quyết những vấn đề phức tạp của Cuộc thi, giúp thống nhất và đồng bộ quy trình xử lý giữa các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy để đẩy nhanh tốc độ tích hợp [mô hình] lên tới 150%.

Giải nhì 10 triệu đồng tiền mặt và tín dụng AWS Credit thuộc về đội Miracle, gồm ba thành viên là kỹ sư AI tại Trung tâm nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo Quy Nhơn (FPT Software QAI): Lương Quang Dũng, Dương Ngọc Thiện và Trần Phan Quốc Đạt.

Giải ba 3 triệu đồng tiền mặt và tín dụng AWS Credit thuộc về đội Báo con, gồm 5 thành viên là sinh viên năm 3 và 4 tại Trường Đại học Công nghệ (Đại học Quốc gia Hà Nội): Vũ Đức Cương, Nguyễn Trường Thành, Khuất Nguyên Cương, Dương Đức Duy, và Vũ Minh Vương.

Chị Nguyễn Khánh Linh, một trong những giám khảo 'khắt khe' của cuộc thi, cho biết chị rất ngạc nhiên về sự trưởng thành trong tư duy của các đội.

“Luôn có khoảng cách giữa các lý thuyết học máy và việc triển khai vào thực tế cho người dùng, tuy nhiên các đội đã có những cách tiếp cận rất tốt. Họ biết cách tạo ra các kiến trúc đường ống chuyên nghiệp, hoặc đặt lên bàn cân xem xét sự đánh đổi giữa các tính năng của hệ thống, chẳng hạn như đánh đổi giữa hiệu suất cao nhất với việc phục vụ cho nhiều khách hàng nhất mà không có lỗi hoặc thời gian downtime không đáng kể. Với tư cách là một doanh nghiệp, tôi rất hài lòng trước việc các bạn đã nghĩ và tìm ra giải pháp cho những vấn đề như vậy”, chị nói.

Theo chị, một số giải pháp của cuộc thi có thể được áp dụng trực tiếp vào những công ty thông thường, trong khi một số ý tưởng khác có thể cần cải thiện thêm để đảm bảo yêu cầu về dữ liệu riêng tư và bảo mật trong những ngành đòi hỏi khắt khe hơn như tài chính-ngân hàng. “Tôi đã nhắm đến một vài ý tưởng khá hay có thể mang về áp dụng vào Techcombank”, chị cho biết.

Trong khi đó, TS. Vũ Xuân Sơn, đồng sáng lập Open Factor, nhận xét MLOps Marathon 2023 đánh dấu mốc thành công trên nhiều phương diện, từ việc tổ chức bài thi, chấm thi tự động, cho tới việc tham gia thi với nhiều giải pháp sáng tạo của các đội.

"Để chuẩn bị cho cuộc thi MLOps Marathon, chúng tôi đã mất nhiều tháng trời để phát triển giải pháp đánh giá chấm thi tự động trên nền tảng AIHUB.ML. Đây là hình thức đánh giá tự động chưa từng có tiền lệ trên thế giới, và là điều đặc biệt mà các anh chị em làm công nghệ ở Việt Nam nên tự hào và phát huy hơn nữa”, anh nói.

Trong thời gian tới, Open Factor sẽ nhân rộng cuộc thi ra một số nước EU như Thụy Điển và Ireland nhằm giải quyết những vấn đề khó trong AI cần đến các giải pháp MLOps mới, chẳng hạn như an toàn và bảo mật dữ liệu cá nhân trong học máy, củng cố giám sát liên tục v.v

“Những giải pháp này cần có yêu cầu về tính thực tiễn rất cao, do đó, các cuộc thi tương tự MLOps Marathon sẽ là một môi trường đánh giá tiêu chuẩn, có thể khơi dậy và tìm ra các giải pháp mới, hiệu quả hơn”, theo anh Sơn.