Tối ưu hoá triển khai Azure và Open AI
Ngày đăng: 12/04/2025
Tác giả: rmmartins, Microsoft
Nguồn: Microsoft Community Hub
Azure OpenAI đang trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp các tổ chức tích hợp trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng của mình. Để triển khai hiệu quả, Microsoft đã tổng hợp các thực hành tốt nhất, và bài viết này sẽ cung cấp một hướng dẫn ngắn gọn, tập hợp các khuyến nghị quan trọng về kiến trúc, bảo mật, quản trị, mạng, và hơn thế nữa.
1. Kiến trúc vững chắc
Một kiến trúc tốt là nền tảng cho mọi triển khai Azure OpenAI thành công. Khung Kiến trúc Tốt của Azure (Well-Architected Framework) cung cấp hướng dẫn để thiết kế giải pháp đáng tin cậy, bảo mật và hiệu quả.
Khuyến nghị chính:
- Khả năng mở rộng: Sử dụng các dịch vụ có khả năng mở rộng của Azure để xử lý khối lượng công việc biến động, đảm bảo hiệu suất ổn định trong giờ cao điểm.
- Tối ưu chi phí: Theo dõi và quản lý tài nguyên để tránh chi tiêu không cần thiết. Triển khai tự động mở rộng và chọn mức giá phù hợp với nhu cầu.
Ví dụ: Một nền tảng thương mại điện tử sử dụng Azure OpenAI để đưa ra gợi ý cá nhân hóa có thể tận dụng tự động mở rộng để xử lý lưu lượng tăng cao trong các sự kiện giảm giá, đảm bảo người dùng nhận được gợi ý kịp thời mà không lãng phí tài nguyên.
Tài liệu tham khảo: Thực hành Kiến trúc Tốt nhất cho Azure OpenAI.
2. Bảo Mật
Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và đảm bảo tuân thủ là yếu tố quan trọng khi triển khai giải pháp AI.
Khuyến nghị chính:
- Mã hóa dữ liệu: Áp dụng mã hóa cho dữ liệu ở trạng thái nghỉ và trong quá trình truyền để ngăn chặn truy cập trái phép.
- Kiểm soát truy cập: Sử dụng Kiểm soát Truy cập Dựa trên Vai trò (RBAC) của Azure để giới hạn quyền truy cập vào tài nguyên AI.
Ví dụ: Một nhà cung cấp dịch vụ y tế triển khai Azure OpenAI để chẩn đoán bệnh nhân nên mã hóa dữ liệu bệnh nhân và giới hạn truy cập theo vai trò, đảm bảo tuân thủ các quy định như HIPAA.
Tài liệu tham khảo: Cơ sở Bảo mật Azure cho Azure OpenAI.
3. Quản Trị
Quản trị hiệu quả đảm bảo các triển khai AI phù hợp với chính sách tổ chức và yêu cầu pháp lý.
Khuyến nghị chính:
- Gắn thẻ tài nguyên: Sử dụng gắn thẻ nhất quán cho tài nguyên AI để theo dõi, quản lý và phân bổ chi phí.
- Thực thi chính sách: Sử dụng Azure Policy để áp dụng các tiêu chuẩn tổ chức và đánh giá tuân thủ.
Ví dụ: Một công ty có thể sử dụng gắn thẻ tài nguyên để phân bổ chi phí tài nguyên AI cho các phòng ban cụ thể, đảm bảo minh bạch và trách nhiệm.
Tài liệu tham khảo: Khuyến nghị Quản trị cho Tải công việc AI trên Azure.
4. Mạng
Mạng hiệu quả và bảo mật là yếu tố quan trọng, đặc biệt khi xử lý tập dữ liệu lớn và xử lý thời gian thực.
Khuyến nghị chính:
- Mạng riêng ảo (VNet): Sử dụng VNet để kiểm soát luồng lưu lượng.
- Điểm cuối riêng: Sử dụng điểm cuối riêng để kết nối an toàn với các dịch vụ AI, giảm thiểu rủi ro từ internet công cộng.
Ví dụ: Một tổ chức tài chính xử lý giao dịch thời gian thực bằng AI có thể sử dụng VNet và điểm cuối riêng để đảm bảo dữ liệu nằm trong ranh giới mạng an toàn.
Tài liệu tham khảo: Khuyến nghị Mạng cho Tải công việc AI trên Azure.
5. Quản lý và tối ưu hóa hạn ngạch
Azure áp dụng hạn ngạch để quản lý tài nguyên hiệu quả. Hiểu và tối ưu hóa hạn ngạch đảm bảo hoạt động AI không bị gián đoạn.
Khuyến nghị chính:
- Theo dõi sử dụng: Theo dõi thường xuyên mức sử dụng token và tỷ lệ yêu cầu để giữ trong giới hạn.
- Yêu cầu tăng hạn ngạch sớm: Nếu gần chạm giới hạn, hãy yêu cầu tăng trước để tránh gián đoạn dịch vụ.
Ví dụ: Một dịch vụ chatbot với lượng người dùng tăng cao nên theo dõi sử dụng token và dự đoán điều chỉnh hạn ngạch để duy trì trải nghiệm liền mạch.
Tài liệu tham khảo:
6. Đơn vị thông lượng dự phòng (PTUs)
Đối với các tải công việc yêu cầu hiệu suất ổn định, Azure cung cấp Đơn vị Thông Lượng Dự Phòng (PTUs).
Khuyến nghị chính:
- Đánh giá nhu cầu: Xác định xem PTUs có phù hợp với yêu cầu hiệu suất và chi phí của tải công việc.
- Lập kế hoạch mở rộng: Phân bổ PTUs dựa trên tăng trưởng dự kiến.
- Theo dõi sử dụng: Đảm bảo hiệu suất và chi phí tối ưu bằng cách theo dõi PTUs thường xuyên.
Ví dụ: Một dịch vụ phát trực tuyến sử dụng Azure OpenAI để gợi ý nội dung có thể triển khai PTUs để đảm bảo hiệu suất ổn định trong giờ xem cao điểm.
Tài liệu tham khảo: Đơn vị Thông Lượng Dự Phòng (PTUs) trong Azure OpenAI.
7. Giám Sát và Ghi Nhật Ký
Giám sát và ghi nhật ký toàn diện là yếu tố quan trọng để duy trì sức khỏe và hiệu suất của hệ thống AI.
Khuyến nghị chính:
- Kích hoạt nhật ký chẩn đoán: Ghi lại nhật ký chi tiết để khắc phục sự cố và phân tích hiệu suất.
- Thiết lập cảnh báo: Tạo cảnh báo để phát hiện các vấn đề như tăng đột biến thời gian phản hồi.
Ví dụ: Một nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng Azure OpenAI cho chatbot hỗ trợ khách hàng có thể thiết lập cảnh báo để phát hiện thời gian phản hồi bất thường, cho phép điều tra và giải quyết ngay lập tức.
Tài liệu tham khảo: Giám sát Dịch vụ Azure OpenAI.
8. Chiến lược triển khai cổng API đa vùng
Để tăng độ tin cậy, giảm độ trễ và cải thiện khả năng phục hồi cho người dùng Azure OpenAI phân bố địa lý, kiến trúc cổng API đa vùng được khuyến nghị mạnh mẽ.
Tại sao quan trọng:
- Định tuyến yêu cầu thông minh qua nhiều triển khai Azure OpenAI hoặc mô hình.
- Giảm độ trễ bằng cách phục vụ lưu lượng từ vùng gần nhất.
- Giảm điểm lỗi đơn và cải thiện khả năng khôi phục sau thảm họa.
Mô hình triển khai:
- Tùy chọn 1: Azure API Management Premium – Triển khai đa vùng
- Lợi ích: Sao chép cổng qua nhiều vùng Azure, định tuyến lưu lượng đến cổng gần nhất dựa trên độ trễ, đảm bảo tính sẵn sàng cao.
- Hạn chế: Yêu cầu gói Premium (chi phí cao hơn).
- Tùy chọn 2: APIM Standard với bộ cân bằng tải bên ngoài
- Triển khai các phiên bản APIM riêng lẻ ở mỗi vùng, sử dụng Azure Front Door hoặc Traffic Manager để phân phối lưu lượng.
- Lợi ích: Tiết kiệm chi phí, linh hoạt hơn.
- Hạn chế: Không có sao chép đa vùng tích hợp; cần đồng bộ cấu hình thủ công.
Ví dụ: Một công ty đa quốc gia triển khai Azure OpenAI để hỗ trợ nhân viên nội bộ tạo các triển khai ở Đông Hoa Kỳ, Tây Âu và Đông Nam Á. Họ sử dụng cổng APIM đa vùng với Azure Front Door để định tuyến lưu lượng thông minh, đảm bảo thời gian hoạt động và năng suất ngay cả khi một vùng không khả dụng.
Tài liệu tham khảo:
9. Danh sách kiểm tra đánh giá Azure OpenAI
Để đánh giá triển khai Azure OpenAI một cách có cấu trúc, Microsoft cung cấp Danh sách Kiểm tra Đánh giá Azure với hơn 180 mục thực hành tốt nhất, bao gồm các lĩnh vực như quản trị, vận hành, mạng, danh tính, quản lý chi phí, và khôi phục sau thảm họa.
Cách sử dụng:
- Tải xuống Bảng tính Excel Danh sách Kiểm tra Đánh giá chính thức.
- Chọn AI Landing Zone và nhập danh sách kiểm tra mới nhất.
- Khám phá các khuyến nghị được phân loại với liên kết trực tiếp đến tài liệu Microsoft.
Danh sách kiểm tra này giúp xác nhận các quyết định kiến trúc, phát hiện lỗ hổng và định hướng thảo luận triển khai.
Kết Luận
Bằng cách tuân thủ các thực hành tốt nhất này, tổ chức có thể quản lý và bảo mật tải công việc Azure OpenAI một cách hiệu quả, đảm bảo chúng đáng tin cậy, hiệu quả và phù hợp với tiêu chuẩn ngành.
Cập nhật: 15/04/2025, Phiên bản 11.0
Nguồn gốc: Microsoft Community Hub
Tác giả: rmmartins, Microsoft
Bài viết gốc của rmmartins ở đây
