Cplatform vừa tổ chức hội thảo chiến lược về tăng tốc R&D dược - sinh học - y tế dựa trên trí tuệ nhân tạo, với sự tham gia của HPE, Weights & Biases Korea và NovaDX. Tại sự kiện, doanh nghiệp nhấn mạnh việc xây dựng hạ tầng AI linh hoạt cùng nền tảng MLOps phù hợp với từng môi trường nghiên cứu và mục tiêu vận hành là yếu tố quan trọng để nâng hiệu quả đầu tư khi triển khai AI.

Theo Cplatform, trong các dự án AI cho lĩnh vực dược - sinh học - y tế, hiệu quả không chỉ đến từ mô hình mà còn phụ thuộc vào khả năng thiết kế hạ tầng và vận hành phù hợp với nhu cầu thực tế của từng khách hàng.

Tại hội thảo, Weights & Biases Korea giới thiệu nền tảng MLOps/LLMOps phục vụ vận hành R&D AI. Nền tảng này tích hợp các chức năng như theo dõi thí nghiệm, quản lý phiên bản dữ liệu và mô hình, cũng như thiết lập môi trường cộng tác. Giải pháp được kỳ vọng giúp chuẩn hóa quy trình nghiên cứu AI và rút ngắn khoảng cách từ thử nghiệm đến triển khai thực tế.

HPE trình bày chiến lược hạ tầng dựa trên GPU hiệu năng cao, tối ưu cho huấn luyện và suy luận các mô hình AI quy mô lớn. Doanh nghiệp cũng giới thiệu mô hình hạ tầng tích hợp, hỗ trợ toàn bộ vòng đời AI, từ xử lý dữ liệu, huấn luyện, suy luận đến vận hành, trên nền kiến trúc có khả năng mở rộng và độ ổn định cao.

Trong khi đó, NovaDX giới thiệu dịch vụ triển khai tích hợp theo nhu cầu của từng khách hàng, từ thiết kế hạ tầng AI đến cấu hình môi trường MLOps.

Ông Kim Hyun-seok, Giám đốc chi nhánh Weights & Biases Korea, cho biết Weights & Biases hiện được nhiều tổ chức phát triển LLM trên toàn cầu sử dụng như một nền tảng tiêu chuẩn. Ông nói thêm Hàn Quốc là một trong những thị trường trọng điểm của công ty, nằm trong top 3 toàn cầu về mức độ sử dụng. Theo ông, năng lực cạnh tranh AI của doanh nghiệp không chỉ nằm ở hiệu năng mô hình, mà còn ở khả năng quản trị hệ thống thí nghiệm, dữ liệu và tốc độ đưa kết quả nghiên cứu vào vận hành.

Ông Baek Hyun-beom, Trưởng bộ phận Cplatform, nhận định trong ngành dược - sinh học, câu hỏi không còn là có triển khai AI hay không, mà là làm thế nào để xây dựng được hệ thống vận hành có thể chuyển hóa AI thành kết quả thực tế. Ông cho biết Cplatform sẽ tiếp tục dựa trên hệ sinh thái đối tác toàn cầu như HPE và Weights & Biases để thúc đẩy mô hình triển khai R&D AI tạo ra giá trị thực cho khách hàng.