Triển Khai Segment Anything Model (SAM) "Dễ Như Ăn Kẹo" Với Jozu và KitOps!
Lê Lân0
Hướng Dẫn Triển Khai Model Segment Anything (SAM) Với Jozu: Từ Nghiên Cứu Đến Ứng Dụng Thực Tiễn
Mở Đầu
Trong lĩnh vực thị giác máy tính phát triển nhanh chóng, việc đưa các model tiên tiến từ phòng nghiên cứu lên môi trường sản xuất luôn là thử thách lớn với nhiều rào cản kỹ thuật.
Segment Anything Model (SAM) của Meta AI là một bước tiến vượt bậc trong phân đoạn ảnh, sở hữu khả năng tạo mặt nạ đối tượng chất lượng cao từ nhiều dạng đầu vào khác nhau. Tuy nhiên, với kích thước lớn và độ phức tạp, việc triển khai SAM vào hệ thống thực tế thường gặp nhiều khó khăn. Jozu – nền tảng MLOps hiện đại – giúp giải quyết bài toán này với loạt tính năng đơn giản hóa quy trình triển khai, cho phép các nhóm phát triển nhanh chóng mang những model như SAM vào sản xuất mà gần như không gặp trở ngại.
Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết quá trình khám phá SAM, import model từ Hugging Face về Jozu, sử dụng CLI kit để chạy trên môi trường cục bộ, và cuối cùng là triển khai trên Kubernetes. Đây là hành trình từ nghiên cứu đến ứng dụng thực tiễn đã được tối ưu hóa bằng Jozu.
Segment Anything Model (SAM) – Khám Phá Tiềm Năng Phân Đoạn Ảnh
Tổng Quan Về SAM
SAM được Meta AI phát triển, huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ với hơn 11 triệu ảnh và 1.1 tỉ mặt nạ. Mục tiêu của SAM là tạo ra các mặt nạ đối tượng chất lượng cao từ các lời nhắc đầu vào như điểm, hộp giới hạn.
Kiến Trúc SAM
- Image Encoder: Mã hóa hình ảnh đầu vào thành các biểu diễn thích hợp.
- Prompt Encoder: Xử lý các lời nhắc (prompt) như điểm, hộp để hướng dẫn việc phân đoạn.
- Mask Decoder: Kết hợp thông tin trên để tạo ra mặt nạ đối tượng chính xác.
Điểm Mạnh Nổi Bật
- Zero-shot capability: SAM có thể hoạt động hiệu quả trên nhiều tác vụ phân đoạn khác nhau mà không cần huấn luyện thêm.
- Ứng dụng đa dạng: Y tế, xe tự hành, thiết kế đồ họa,…
Khả năng tổng quát mạnh mẽ và zero-shot làm cho SAM trở thành công cụ linh hoạt, tuy nhiên kích thước lớn và độ phức tạp khiến việc triển khai thực tế khó khăn.
Jozu: Nền Tảng MLOps Đơn Giản Hóa Việc Triển Khai SAM
Tính Năng Import Model Từ Hugging Face
Bạn tìm thấy SAM trên Hugging Face và muốn mang model này từ môi trường nghiên cứu vào pipeline thực tế? Deploy model có thể như "lắp ráp đồ IKEA không có hướng dẫn" nếu không có công cụ phù hợp.
Jozu cung cấp tính năng Import từ Hugging Face:
- Nhập trực tiếp model đã huấn luyện.
- Tích hợp dễ dàng vào pipeline, API, hoặc thử nghiệm inference mà không cần code boilerplate.
- CLI và nền tảng Jozu xử lý phần nặng về deploy.
Hugging Face như sân chơi nghiên cứu sáng tạo, Jozu là bệ phóng sẵn sàng đưa model vào sản xuất.
Quy Trình Import SAM Vào Jozu
Các Bước Chuẩn Bị
- Tạo tài khoản Jozu tại jozu.ml .
- Tạo tài khoản Hugging Face tại huggingface.co .
Thực Hiện Import
- Đăng nhập vào Jozu, bấm "Add Repository" → chọn "Import from Hugging Face".
- Nhập link repo SAM trên Hugging Face cùng access token lấy từ phần "Access Tokens" trên tài khoản Hugging Face.
- Đặt tên tổ chức, repo, tag, và chọn chế độ công khai.
- Bấm “Import” để bắt đầu tải model.
📌 Lưu ý: Do SAM có dung lượng lớn, quá trình import có thể mất thời gian. Jozu sẽ gửi email thông báo khi hoàn thành.
Chạy SAM Local Với Tool Kit-CLI
Cài Đặt Kit-CLI
Để thử nghiệm hoặc tinh chỉnh SAM local:
- macOS:
brew install jozu/tap/kit
- Hoặc sử dụng pip:
pip install kit-cli
Pull và Unpack Model
Bạn sẽ có cấu trúc file chuẩn với mô hình, cấu hình và tài liệu hướng dẫn.
Ưu Điểm
- Quản lý model dễ dàng như Docker image nhưng tập trung model ML.
- Local test hay phát triển nhanh chóng, thuận tiện.
Triển Khai SAM ModelKit Trên Kubernetes Với KitOps
1. Sử Dụng Init Container
1.1 Tạo File YAML
apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: sam-modelkit-podspec: initContainers: - name: kitops-init image: ghcr.io/kitops-ml/kitops-init:latest env: - name: MODELKIT_REF value: "jozu.ml/siddhesh-bangar/sam-vit-base:latest" - name: UNPACK_PATH value: /modelkit volumeMounts: - name: modelkit-volume mountPath: /modelkit containers: - name: sam-server image: <docker-username>/sam-api-server:latest ports: - containerPort: 8000 volumeMounts: - name: modelkit-volume mountPath: /app/modelkit volumes: - name: modelkit-volume emptyDir: {}- init container: Lấy và giải nén SAM modelKit trước khi app chính chạy.
- container chính: FastAPI server chạy SAM, sử dụng model từ volume chia sẻ.
1.2 Xây Dựng API Server Người Dùng Tự Tạo
from fastapi import FastAPIfrom transformers import SamModel, SamProcessor
app = FastAPI()
@app.on_event("startup")def load_model(): global predictor model_dir = "/app/modelkit" model = SamModel.from_pretrained(model_dir) processor = SamProcessor.from_pretrained(model_dir) predictor = (model, processor)
@app.get("/health")def health(): return {"status": "running"}- Chuẩn bị Dockerfile và requirements.txt để build thành image.
2. Build và Đẩy Docker Image
docker build -t <docker-username>/sam-api-server:latest .docker push <docker-username>/sam-api-server:latest3. Triển Khai Trên Kubernetes
kubectl apply -f sam-pod.yamlkubectl get podskubectl logs pod/sam-modelkit-pod -c kitops-initkubectl logs pod/sam-modelkit-pod -c sam-serverkubectl port-forward pod/sam-modelkit-pod 8000:8000curl http://localhost:8000/healthNếu hiện thị trạng thái "running", bạn đã deploy thành công SAM dưới dạng ModelKit trên Kubernetes.
4. Phương án Dùng Kit CLI Container
docker run ghcr.io/kitops-ml/kitops:latest pull jozu.ml/siddhesh-bangar/sam-vit-base:latestCách này cũng cho phép kéo và unpack ModelKit phục vụ triển khai.
Kết Luận
Hành trình từ tải mô hình Segment Anything (SAM) trên Hugging Face đến triển khai thành công trên môi trường thực tế giờ đây dễ dàng hơn bao giờ hết nhờ sự kết hợp của Jozu và KitOps. Với tính năng nhập khẩu tự động, quản lý ModelKit trực quan, và triển khai linh hoạt cả trên local hay Kubernetes, việc vận hành SAM đã biến những công đoạn phức tạp trước đây thành quy trình nhanh gọn, hiệu quả.
Jozu + KitOps cung cấp nền tảng tuyệt vời cho các đội phát triển muốn thử nghiệm, chứng minh ý tưởng hoặc vận hành quy mô sản xuất các mô hình AI tiên tiến như SAM.
Tham Khảo
1
100%
Loading...