Chuyển đến nội dung chính
Nâng cao

MLOps & LLMOps: Đưa AI lên Production

Khóa học chuyên sâu về MLOps và LLMOps — nghệ thuật đưa AI models từ prototype lên production an toàn và hiệu quả. Từ experiment tracking, CI/CD cho ML, đến LLM observability, cost optimization, guardrails, và compliance. Kỹ năng được trả lương cao nhất trong AI.

DUY TRANDuy Tran
12 bài học
40 giờ
MLOps & LLMOps: Đưa AI lên Production

Nội dung series

4 phần · 12 bài học

Giới thiệu Series

MLOps & LLMOps: Đưa AI lên Production là khóa học dành cho những ai muốn bridge the gap giữa "AI chạy trên Jupyter notebook" và "AI phục vụ triệu users trên production".

🎯 Thực tế phũ phàng: 87% ML projects không bao giờ lên được production. MLOps/LLMOps là bộ kỹ năng giúp bạn nằm trong 13% thành công — và được trả lương cao nhất trong AI.

Bạn sẽ học được gì?

Phần 1: MLOps Fundamentals

  • Bài 1: MLOps là gì? ML Lifecycle, Google Maturity Levels
  • Bài 2: Experiment Tracking: MLflow & Weights & Biases
  • Bài 3: Data Versioning (DVC) & Feature Store (Feast)

Phần 2: Model Management & Deployment

  • Bài 4: Model Registry, Versioning & Packaging
  • Bài 5: CI/CD cho ML: testing, validation, automated retraining
  • Bài 6: Infrastructure: Docker, Kubernetes, Cloud ML Platforms

Phần 3: LLMOps

  • Bài 7: 🔥 LLMOps vs MLOps — paradigm shift
  • Bài 8: Prompt Management & A/B Testing
  • Bài 9: 🔥 LLM Observability: LangSmith, Langfuse, Arize

Phần 4: Production Excellence

  • Bài 10: Cost Optimization: caching, routing, quantization
  • Bài 11: Guardrails, Safety & Compliance (EU AI Act)
  • Bài 12: Capstone: xây ML Platform từ scratch

Yêu cầu đầu vào

  • Python nâng cao (async, decorators, classes, testing)
  • Hiểu cơ bản về ML/DL (training, evaluation, inference)
  • Docker cơ bản (dockerfile, docker-compose)
  • Kinh nghiệm thực tế với 1+ ML/LLM project là lợi thế lớn

Công cụ sử dụng

Python 3.11+          | Ngôn ngữ chính
MLflow                | Experiment tracking & registry
Weights & Biases      | Advanced experiment tracking
DVC                   | Data version control
Docker / K8s          | Containerization & orchestration
GitHub Actions        | CI/CD pipelines
LangSmith / Langfuse  | LLM observability
FastAPI               | Model serving API
Grafana / Prometheus  | Monitoring dashboards

So sánh tất cả series AI

AI & LLMBuild AgentsFine-tuningPrompt Eng.RAGComputer VisionMLOps
FocusLý thuyếtAgent AppsTinh chỉnhKỹ năng promptDữ liệu riêngHình ảnh/VideoProduction
Đối tượngBeginnerIntermediateIntermediateMọi ngườiIntermediateIntermediateAdvanced
Cần code?PythonPythonPythonKhông bắt buộcPythonPythonPython + DevOps
Độ khó⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐→⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
DUY TRAN
Tác giả

DUY TRAN

Pursuing an AI-first mindset and intelligent system architecture. I build solutions by combining technology, creativity, and the ability to see structure in chaos — the foundation for becoming a Solution Architect.

Bình luận