Serverless Inference là gì? Khai thác Mô hình AI Không cần Quản lý Máy chủ

Các công ty mong muốn duy trì lợi thế cạnh tranh đang rất mong muốn tích hợp các khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI) vào sản phẩm và dịch vụ của mình. Báo cáo Nghiên cứu Currents 2025 của DigitalOcean, khảo sát các nhà phát triển tại những doanh nghiệp công nghệ đang phát triển, đã phát hiện ra rằng 25% số người được hỏi đang củng cố các sản phẩm hiện có bằng AI, trong khi 22% đang phát triển các sản phẩm mới tích hợp AI. Việc tích hợp AI mang lại những lợi thế hữu hình, cho dù đó là bổ sung các đề xuất sản phẩm thông minh để cải thiện trải nghiệm khách hàng, triển khai xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm tinh giản quy trình hỗ trợ, hay tích hợp phân tích dự đoán để định hướng các quyết định kinh doanh.

Theo truyền thống, các công ty triển khai mô hình học máy thông qua hình thức suy luận dựa trên máy chủ—nghĩa là phải cấp phát máy chủ chuyên dụng hoặc máy ảo, cài đặt các framework cần thiết và tự mình quản lý toàn bộ vòng đời của cơ sở hạ tầng. Các công ty phải tự lưu trữ mô hình và chịu trách nhiệm về mọi khía cạnh liên quan đến tính sẵn sàng, độ tin cậy cũng như khả năng mở rộng của các điểm cuối mô hình này. Phương pháp tự quản lý này chủ yếu áp dụng cho các mô hình nguồn mở, mặc dù việc triển khai các mô hình độc quyền từ những nhà cung cấp như OpenAI hay Anthropic cũng đặt ra những phức tạp riêng và thường yêu cầu tích hợp trực tiếp với API của họ.

Cách tiếp cận này tuy cung cấp cho tổ chức toàn quyền kiểm soát, nhưng lại đòi hỏi chuyên môn DevOps đáng kể để xử lý việc lập kế hoạch dung lượng, mở rộng quy mô, vá lỗi bảo mật và giám sát—đồng thời vẫn phải quản lý chi phí duy trì máy chủ hoạt động ngay cả trong những giai đoạn nhu cầu thấp. Serverless inference là một giải pháp thay thế thuyết phục, cho phép các nhà phát triển gọi các mô hình mạnh mẽ thông qua những API đơn giản mà không cần quản lý bất kỳ cơ sở hạ tầng nền tảng nào, hệ thống sẽ tự động mở rộng quy mô theo nhu cầu và chỉ tính phí dựa trên mức sử dụng thực tế.

Serverless Inference là gì?

Serverless inference là một phương pháp sử dụng các mô hình học máy, giúp loại bỏ nhu cầu cấp phát hoặc quản lý bất kỳ cơ sở hạ tầng nền tảng nào, trong khi vẫn cho phép các ứng dụng truy cập các khả năng AI. Thay vì chạy mô hình trên các máy chủ chuyên dụng mà bạn tự duy trì, chỉ cần thực hiện các lệnh gọi API đến một dịch vụ được quản lý (managed service) – dịch vụ này sẽ xử lý tất cả việc phân bổ tài nguyên, mở rộng quy mô và đảm bảo tính sẵn sàng phức tạp ở phía sau. Bạn chỉ trả tiền cho các token được sử dụng trong quá trình suy luận—không có máy chủ nhàn rỗi, không phải đau đầu lập kế hoạch dung lượng và không tốn chi phí bảo trì cơ sở hạ tầng.

Ví dụ, một nhà phát triển có thể tích hợp các mô hình GPT của OpenAI vào chatbot hỗ trợ khách hàng của họ bằng cách thực hiện các lệnh gọi API đơn giản để tạo phản hồi dựa trên lịch sử hội thoại và tài liệu hỗ trợ. Tương tự, một trang web thương mại điện tử có thể nâng cấp tính năng tìm kiếm sản phẩm của mình bằng cách triển khai Claude 3.7 Sonnet của Anthropic để hiểu các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên mà không cần phải quản lý bất kỳ cơ sở hạ tầng mô hình nền tảng nào.

Các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS Bedrock, Vertex AI của Google Cloud, Azure AI Foundry và Nền tảng DigitalOcean Gradient cung cấp các tùy chọn serverless inference. Tùy chọn này giúp giảm bớt cả rào cản kỹ thuật và chi phí vận hành khi tích hợp AI tiên tiến vào ứng dụng.

So sánh Server-based inference và Serverless inference

Suy luận dựa trên máy chủ cung cấp quyền kiểm soát chi tiết đối với việc lựa chọn mô hình, kỹ thuật tối ưu hóa và cấu hình phần cứng—lý tưởng cho các mô hình chuyên biệt có các phụ thuộc độc đáo hoặc khi bạn cần hiệu suất được đảm bảo với chi phí có thể dự đoán. Các giải pháp dựa trên máy chủ vượt trội trong việc hỗ trợ các ứng dụng tính toán chuyên sâu như tạo âm thanh thời gian thực, nhận dạng giọng nói tự động và tạo hình ảnh độ phân giải cao đòi hỏi tăng tốc phần cứng chuyên dụng. Các trường hợp sử dụng tốn nhiều tài nguyên này thường yêu cầu cấu hình GPU tùy chỉnh và môi trường được tinh chỉnh mà chỉ có thể tối ưu hóa hiệu quả trên cơ sở hạ tầng chuyên dụng, nơi độ trễ và thông lượng có thể được kiểm soát chính xác.

Các nhóm có yêu cầu tuân thủ cụ thể, đã đầu tư vào cơ sở hạ tầng hiện có, hoặc có khối lượng công việc cao và nhất quán có thể thấy việc triển khai dựa trên máy chủ sẽ kinh tế hơn về lâu dài, mặc dù cần nhiều công sức thiết lập ban đầu.

Mặt khác, serverless inference vượt trội trong các kịch bản có mô hình lưu lượng truy cập thay đổi hoặc không thể dự đoán được, nơi việc trả tiền cho dung lượng nhàn rỗi gây lãng phí tài nguyên, và khi tốc độ phát triển quan trọng hơn nhu cầu tùy chỉnh. Sự đơn giản trong vận hành tạo ra rào cản gia nhập thấp hơn cho việc áp dụng AI, khiến nó đặc biệt có giá trị đối với các công ty khởi nghiệp, các giai đoạn tạo mẫu nhanh, hoặc các tổ chức không có đội ngũ vận hành học máy chuyên dụng. Đây cũng là giải pháp lý tưởng cho các công ty muốn phân bổ nguồn lực kỹ thuật của mình vào việc xây dựng các ứng dụng AI thay vì đầu tư vào các khả năng quản lý cơ sở hạ tầng chuyên biệt.

Serverless inference đã đơn giản hóa cách các công ty tiếp cận việc triển khai AI bằng cách loại bỏ các rào cản truyền thống. Một công ty khởi nghiệp phân tích SaaS muốn bổ sung khả năng truy vấn ngôn ngữ tự nhiên vào bảng điều khiển của họ có thể ngần ngại trước sự phức tạp của việc duy trì cơ sở hạ tầng ML, đặc biệt là khi mức sử dụng của khách hàng dao động trong suốt cả tháng. Với serverless inference, họ có thể chỉ cần tích hợp các lệnh gọi API vào ứng dụng hiện có của mình và nhanh chóng bắt đầu cung cấp phân tích dữ liệu đàm thoại mà không cần thay đổi cơ sở hạ tầng hay cần đến chuyên môn đặc biệt.

Các tổ chức áp dụng serverless inference đạt được một số lợi thế so với các phương pháp triển khai truyền thống:

• Không quản lý cơ sở hạ tầng. Các nhóm kỹ thuật loại bỏ gánh nặng của việc cấp phát máy chủ, định cỡ cụm và cấu hình nút vốn thường đòi hỏi thời gian thiết lập ban đầu không hề nhỏ. Việc không phải chịu trách nhiệm về cơ sở hạ tầng này còn vượt ra ngoài phạm vi triển khai, áp dụng cho toàn bộ vòng đời mô hình ML, giải phóng các nhà phát triển khỏi các bản vá bảo mật, cập nhật framework và các vấn đề tương thích trình điều khiển.
• Định giá dựa trên mức tiêu thụ thực tế. Các công ty chỉ trả tiền cho từng mili giây thời gian tính toán thực sự được sử dụng trong quá trình thực thi mô hình, không phát sinh chi phí trong thời gian yên lặng. Điều này có thể chuyển thành tiết kiệm chi phí cho các ứng dụng có mô hình lưu lượng truy cập đột biến so với việc duy trì các phiên bản GPU chuyên dụng nhưng lại không hoạt động trong phần lớn thời gian.
• Tự động mở rộng quy mô. Các nền tảng serverless xử lý việc điều phối phức tạp để tăng tài nguyên khi lưu lượng truy cập tăng đột biến và giảm xuống khi lưu lượng thấp mà không cần bất kỳ sự can thiệp thủ công nào. Việc mở rộng quy mô linh hoạt này diễn ra ngầm trong vài giây, cho phép ngay cả các ứng dụng nhỏ cũng có thể xử lý các khoảnh khắc lan truyền bất ngờ hoặc nhu cầu theo mùa mà không làm suy giảm hiệu suất.
• Bảo trì mô hình đơn giản hóa. Các nhà phát triển có thể truy cập nhiều mô hình từ các nhà cung cấp khác nhau thông qua một giao diện và hệ thống xác thực nhất quán duy nhất thay vì phải duy trì các tài khoản và khóa API riêng biệt. Lớp quản lý hợp nhất này loại bỏ sự phức tạp trong vận hành khi xử lý các giới hạn tỷ lệ (rate limit), hạn ngạch token và các mối quan Zquan hệ thanh toán với nhiều nhà cung cấp AI.
• Giảm thời gian đưa ra thị trường. Các nhóm sản phẩm có thể tích hợp các khả năng AI sẵn sàng cho sản xuất vào các ứng dụng hiện có trong vòng vài ngày bằng cách loại bỏ phần lớn toàn bộ giai đoạn lập kế hoạch và triển khai cơ sở hạ tầng. Việc tăng tốc chu kỳ phát triển này cho phép thử nghiệm nhanh hơn, lặp lại nhanh hơn và xác thực các tính năng do AI cung cấp với người dùng thực của bạn nhanh hơn.

Các trường hợp ứng dụng tốt nhất cho Serverless Inference

Serverless inference cho phép bạn triển khai các mô hình học máy mà không cần quản lý máy chủ, nhưng nó đòi hỏi sự tinh chỉnh cẩn thận để đạt được hiệu suất cao và hiệu quả chi phí. Dưới đây là một số thực hành tốt nhất để chạy suy luận. Những thực hành này áp dụng rộng rãi cho các loại mô hình khác nhau (từ NLP đến thị giác máy tính) và sẽ giúp cải thiện độ trễ, độ tin cậy và quản lý chi phí trong thiết lập serverless.

• Tối ưu hóa mô hình và tài nguyên để đạt hiệu quả suy luận 

Hãy chọn một mô hình và môi trường thực thi được tối ưu hóa thích hợp để đáp ứng nhu cầu về hiệu suất của bạn. Việc chọn một mô hình nhỏ hơn, ít phức tạp hơn có thể giảm thời gian và chi phí suy luận cho các tác vụ đơn giản hơn (ví dụ: sử dụng mô hình kích thước vừa phải để tóm tắt văn bản cơ bản thay vì mô hình siêu lớn). Đảm bảo việc triển khai của bạn có đủ sức mạnh tính toán: sử dụng loại phiên bản mạnh hơn hoặc thêm GPU có thể phục vụ các dự đoán với độ trễ thấp hơn và xử lý nhiều yêu cầu đồng thời hơn.

• Giảm thiểu khởi động nguội (cold start) để có hiệu suất độ trễ thấp

Các nền tảng serverless inference có thể gây ra độ trễ khởi động nguội khi mở rộng quy mô các phiên bản mới, điều này có thể ảnh hưởng đến độ trễ. Để tránh người dùng phải chờ đợi mô hình khởi động, hãy cấu hình số lượng phiên bản hoặc mức độ đồng thời tối thiểu để ít nhất một trình thực thi luôn ở trạng thái sẵn sàng. Nếu mô hình lưu lượng truy cập của bạn hay đột biến hoặc không thể đoán trước, đừng chỉ dựa vào việc mở rộng quy mô tức thời—các đợt tăng đột biến lớn có thể không được đáp ứng đủ nhanh.

• Sử dụng tự động mở rộng quy mô và lập kế hoạch thông lượng 

Hãy tận dụng khả năng tự động mở rộng quy mô của mỗi nền tảng để khớp tài nguyên với nhu cầu và điều chỉnh các cài đặt cho phù hợp với khối lượng công việc của bạn. Cấu hình các tham số mở rộng quy mô với các giới hạn tối đa thích hợp (và mức tối thiểu khác không nếu cần độ trễ nhất quán) để mô hình của bạn có thể mở rộng kịp thời cho lưu lượng truy cập cao điểm. Hãy lưu ý đến các giới hạn mở rộng quy mô: nếu các yêu cầu tăng lên quá nhanh, dịch vụ có thể không bổ sung phiên bản đủ nhanh. Đối với các đợt tăng đột biến lưu lượng truy cập, bạn có thể cần dung lượng được cấp phát trước hoặc mở rộng quy mô thủ công để duy trì độ trễ thấp.

Lập kế hoạch cho nhu cầu thông lượng của bạn bằng cách kiểm tra hạn ngạch của nhà cung cấp (ví dụ: số yêu cầu hoặc token mỗi phút) và sử dụng các tùy chọn dung lượng dự trữ khi có thể. Để sử dụng liên tục với khối lượng lớn, hãy xem xét việc cấp phát thông lượng chuyên dụng để đảm bảo một mức hiệu suất nhất định.

• Giám sát hiệu suất suy luận và nhật ký (log)

Triển khai giám sát mạnh mẽ cho các điểm cuối serverless inference của bạn bằng cách sử dụng các công cụ tích hợp sẵn của nền tảng đám mây. Theo dõi các chỉ số chính như thông lượng yêu cầu, độ trễ và tỷ lệ lỗi để đảm bảo mô hình đang phản hồi nhất quán và phát hiện các bất thường một cách nhanh chóng. Một số công cụ giám sát cho phép bạn theo dõi các chỉ số sử dụng như số lần gọi mô hình và mức tiêu thụ token trên các mô hình nền tảng của mình, đồng thời cho phép ghi nhật ký gọi chi tiết (ghi lại dữ liệu yêu cầu và phản hồi) cho mục đích kiểm toán và gỡ lỗi.

DigitalOcean Gradient Platform: So sánh Agents và Serverless Inference

DigitalOcean Gradient Platform ra mắt bản xem trước công khai (public preview) vào tháng 1 năm 2025, cung cấp cho các nhà phát triển hai phương pháp mạnh mẽ để tích hợp AI vào ứng dụng mà không cần chuyên môn sâu về học máy. Cả Agents và Serverless Inference đều chạy trên cùng một cơ sở hạ tầng với hệ thống thanh toán và xác thực hợp nhất, mang đến sự linh hoạt để sử dụng một trong hai tùy chọn riêng biệt hoặc kết hợp chúng dựa trên nhu cầu cụ thể của bạn.

Trong khi Agents cung cấp phương pháp tiếp cận có cấu trúc, nhận biết bối cảnh với các cơ sở tri thức, thì Serverless Inference cung cấp quyền truy cập trực tiếp, linh hoạt vào sức mạnh mô hình thô thông qua giao diện API đơn giản hóa.

AI Agents

Các AI agent là các trợ lý thông minh, nhận biết bối cảnh, duy trì lịch sử hội thoại, tuân theo các hướng dẫn cụ thể và có thể truy cập các cơ sở tri thức để cung cấp phản hồi có thông tin. Chúng vượt trội trong các cuộc hội thoại nhiều lượt và các tương tác phức tạp, nơi việc duy trì bối cảnh là rất quan trọng, với các tính năng tích hợp sẵn để định tuyến giữa các agent con chuyên biệt và kết nối với các hệ thống bên ngoài thông qua gọi hàm (function calling).

Hãy chọn agent khi bạn cần các giải pháp AI yêu cầu lập trình tối thiểu để thiết lập. Tùy chọn này hoàn hảo cho các nhà phát triển muốn có một hệ thống được cấu hình sẵn, tự động xử lý việc quản lý hội thoại và truy xuất kiến thức.

AI Agents lý tưởng cho các trường hợp sử dụng sau:

• Tự động hóa hỗ trợ khách hàng. Tạo các bot hỗ trợ ghi nhớ các tương tác trước đó, tuân thủ các nguyên tắc của công ty và lấy thông tin từ tài liệu tùy chỉnh để cung cấp hỗ trợ chính xác.
• Cố vấn sản phẩm ảo. Xây dựng các trợ lý mua sắm thương mại điện tử AI ghi nhớ sở thích của khách hàng, truy cập cơ sở dữ liệu sản phẩm và cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa.
• Công cụ học tập tương tác. Phát triển các agent giáo dục AI thích ứng với tiến độ của sinh viên, truy cập tài liệu khóa học và cung cấp hướng dẫn phù hợp.
• Tự động hóa quy trình kinh doanh. Triển khai các agent xử lý các quy trình công việc thường xuyên, truy cập cơ sở tri thức của công ty và tích hợp với các hệ thống kinh doanh hiện có.

Serverless Inference

Serverless Inference, sự bổ sung mới nhất cho Nền tảng DigitalOcean Gradient (DigitalOcean Gradient Platform), cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập trực tiếp, ở tầng thấp (low-level) vào các mô hình AI mạnh mẽ như OpenAI, Anthropic Claude, và Llama thông qua một API đơn giản, mà không đòi hỏi bất kỳ sự quản lý cơ sở hạ tầng nào. Giải pháp này mang đến một phương pháp tiếp cận linh hoạt, phi trạng thái (stateless), cho phép tích hợp chặt chẽ vào logic ứng dụng của bạn, mang lại toàn quyền kiểm soát đối với kỹ thuật tạo câu lệnh (prompt engineering) đồng thời loại bỏ gánh nặng vận hành trong việc quản lý truy cập mô hình từ nhiều nhà cung cấp khác nhau.

Hãy lựa chọn Serverless Inference khi bạn cần sự linh hoạt và khả năng kiểm soát tối đa về cách thức các mô hình AI tích hợp vào mã ứng dụng của mình. Phương pháp này phù hợp nhất cho các nhà phát triển muốn tự mình xử lý kỹ thuật tạo câu lệnh và cần quyền truy cập trực tiếp, thông qua lập trình vào các mô hình mà không bị phụ thuộc vào các tính năng của agent.

Serverless Inference vượt trội trong các kịch bản triển khai sau:

• Các quy trình nâng cao nội dung. Tích hợp các khả năng cải thiện văn bản như kiểm tra ngữ pháp, điều chỉnh tông giọng và tinh chỉnh văn phong trực tiếp vào các công cụ sáng tạo nội dung của bạn.
• Xử lý dữ liệu thời gian thực. Cung cấp dữ liệu ứng dụng trực tiếp cho các mô hình để phân tích, phân loại hoặc trích xuất tức thì mà không cần duy trì lịch sử hội thoại.
• Tích hợp ứng dụng tùy chỉnh. Nhúng các khả năng AI trực tiếp vào phần mềm hiện có với toàn quyền kiểm soát cách mô hình được sử dụng trong các hệ thống độc quyền của bạn.
• Tạo mẫu nhanh và thử nghiệm. Nhanh chóng kiểm thử các kỹ thuật tạo câu lệnh khác nhau với quyền truy cập mô hình trực tiếp, cho phép lặp lại và tối ưu hóa hiệu suất AI nhanh hơn.

Trải nghiệm con đường nhanh nhất để đưa AI vào sản xuất với Serverless Inference của DigitalOcean—giải pháp được xây dựng cho các nhà phát triển cần sự đơn giản nhưng không muốn hy sinh quyền kiểm soát. Đã đến lúc ngừng việc xoay xở với nhiều tài khoản nhà cung cấp, các cấu hình cơ sở hạ tầng và hệ thống thanh toán riêng biệt chỉ để tích hợp AI mạnh mẽ vào ứng dụng của bạn.

Đây là những yếu tố khiến Serverless Inference trên Nền tảng DigitalOcean Gradient trở thành lựa chọn thân thiện với nhà phát triển:

• Truy cập các mô hình phổ biến và mô hình nguồn mở chỉ qua một khóa API duy nhất.
• Triển khai trong vài phút mà không cần quản lý hay cấu hình bất kỳ cơ sở hạ tầng nào.
• Chỉ trả tiền cho những lượt suy luận mà bạn sử dụng, không tốn chi phí cho máy chủ nhàn rỗi.
• Tự động mở rộng quy mô từ vài yêu cầu lên đến hàng nghìn yêu cầu mỗi giây.
• Quản lý tất cả các nhà cung cấp mô hình với hệ thống thanh toán hợp nhất và các điểm cuối cố định.
• Đạt được hiệu suất tối ưu cho cả các mô hình gọn nhẹ và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiêu tốn nhiều tài nguyên.

Đọc thêm: 

Serverless Inference trên DigitalOcean GradientAI Platform

DigitalOcean Organizations: Lớp Quản Lý Tài Khoản Mới Và Toàn Diện

Liên hệ với đội ngũ chuyên gia của CloudAZ ngay hôm nay để nhận tư vấn và khám phá giải pháp đám mây phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn!