Học OpenAI Codex qua dự án - Từ cơ bản đến nâng cao về Vibe Coding sử dụng AI
AISchool
Dành cho cả người không chuyên: Dự án thực hành Vibe Coding cùng AI
Nhập môn
Business Productivity, openai, codex
Học cách sử dụng các LLM cục bộ đa dạng (Qwen, Gemma) và tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của hệ thống LLM một cách hiệu quả.
31 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn
Cách triển khai AI agent sử dụng LLM cục bộ (Qwen, Gemma)
Cách đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của hệ thống LLM
Cách triển khai AI Agent chất lượng cao
Thông qua thực hành, chúng ta sẽ triển khai các AI agent đa dạng bằng cách sử dụng LLM cục bộ (Local LLM).
Cách sử dụng hiệu quả Local LLM (Qwen, Gemma)
Cách đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của hệ thống LLM một cách hiệu quả

Sử dụng LLM cục bộ (Qwen, Gemma) để xây dựng AI Agent
muốn tự tay xây dựng
Những người muốn triển khai AI agent bằng LLM cục bộ thay vì OpenAI API

Khả năng triển khai hệ thống LLM
muốn nâng cao năng lực
Người muốn học cách đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất LLM một cách hiệu quả

xu hướng AI mới nhất
Những người không muốn bỏ lỡ xu hướng AI mới nhất
Những người muốn theo dõi (follow-up) các mô hình LLM mới nhất và không muốn bỏ lỡ xu hướng AI mới nhất
👋 Khóa học này yêu cầu kiến thức tiên quyết về Python, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), LLM, LangChain và LangGraph. Vui lòng hoàn thành các khóa học dưới đây trước hoặc có kiến thức tương đương trước khi tham gia khóa học này.
Mô hình Ngôn ngữ Lớn LLM cho Mọi người Phần 5 - Tạo AI Agent của riêng bạn với LangGraph
Q. LLM cục bộ (Local LLM) là gì?
LLM cục bộ (Local LLM) có nghĩa là "mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chạy trực tiếp trên PC/máy chủ của bạn (môi trường cục bộ)". Tức là, thay vì gửi yêu cầu đến đám mây (máy chủ từ xa) như OpenAI API, bạn chạy mô hình trên CPU/GPU của máy tính để thực hiện các tác vụ như tạo văn bản/tóm tắt/dịch thuật/hỗ trợ lập trình. Các mô hình LLM cục bộ tiêu biểu bao gồm Qwen và Gemma.
Q. Ưu điểm khi sử dụng LLM cục bộ (Local LLM) là gì?
Những ưu điểm khi sử dụng LLM cục bộ mã nguồn mở như sau.
Kiểm soát dữ liệu/Quyền riêng tư
Có thể xử lý dữ liệu nhạy cảm (tài liệu nội bộ, thông tin khách hàng) trong môi trường on-premise/VPC nội bộ mà không cần gửi đến API bên ngoài.
Có lợi trong kiểm toán bảo mật/tuân thủ quy định (tài chính, y tế, v.v.).
Có thể làm cho cấu trúc chi phí 'dự đoán được'
Không phải tính phí "theo token" như API mà có thể cố định bằng chi phí GPU/server (càng có lưu lượng lớn càng dễ có lợi).
Có thể trực tiếp giảm đơn giá thông qua cache/batch/lượng tử hóa.
Dễ dàng tùy chỉnh (tinh chỉnh/chuyên biệt hóa theo lĩnh vực)
LoRA/QLoRA, DPO, RAG tuning, cố định system prompt, v.v. có thể tối ưu hóa tùy chỉnh theo lĩnh vực nghiệp vụ.
Dễ dàng nâng cao tỷ lệ tuân thủ định dạng đầu ra (ví dụ: JSON nghiêm ngặt), thuật ngữ/giọng điệu/quy tắc theo tiêu chuẩn thực tế.
Giảm phụ thuộc vào nhà cung cấp
Ít bị ảnh hưởng bởi thay đổi chính sách, tăng giá, ngừng hỗ trợ mô hình, hoặc thay đổi giới hạn tốc độ của một công ty cụ thể.
Có thể chuyển sang mô hình khác bất cứ lúc nào khi cần thiết.
Lợi ích về tính minh bạch/gỡ lỗi
Thông tin về trọng số/kiến trúc thường được công개, giúp chẩn đoán các vấn đề về hiệu suất một cách có hệ thống hơn.
Dễ dàng thực hiện kiểm tra an toàn/thiên lệch theo tiêu chuẩn nội bộ.
Q. Có cần kiến thức tiên quyết không?
Khóa học [Hướng dẫn sử dụng LLM cục bộ (Local LLM) Phần 1 - Sử dụng small LLM(sLLM) & Đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của LLM] này đề cập đến LangChain, thực hành dự án triển khai AI Agent sử dụng thư viện LangGraph và LLM. Do đó, khóa học được tiến hành với giả định rằng bạn đã có kiến thức cơ bản về Python, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM, LangChain và LangGraph. Vì vậy, nếu thiếu kiến thức tiên quyết, bạn nhất định phải học khóa học tiên quyết [Mô hình Ngôn ngữ Lớn LLM cho mọi người Phần 5 - Tạo AI Agent của riêng bạn với LangGraph] trước.
Khóa học này dành cho ai?
Người muốn học cách sử dụng LLM cục bộ (Local LLM)
Những người muốn thử tạo AI agent với LLM cục bộ (Qwen, Gemma)
Cần biết trước khi bắt đầu?
Kinh nghiệm sử dụng Python
Kinh nghiệm học trước khóa học [Mô hình Ngôn ngữ Lớn LLM cho Mọi người Phần 5 - Tạo AI Agent của riêng bạn với LangGraph]
9,933
Học viên
787
Đánh giá
359
Trả lời
4.6
Xếp hạng
32
Các khóa học
Tất cả
45 bài giảng ∙ (8giờ 40phút)
Tất cả
2 đánh giá
4.0
2 đánh giá
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 4.3
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!