Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Building Deploying and Scaling LLM Powered Applications

Xây dựng, Triển khai và Mở rộng Ứng dụng Sử dụng LLM

Xây dựng, Triển khai và Mở rộng Ứng dụng Sử dụng LLM

Khóa học 1 - Xây dựng và Mở rộng Dịch vụ Tóm tắt Văn bản với Langchain, OpenAI và Amazon Web Services

4.5
(110 đánh giá)
934 học viên
Giảng viên
LLM Developer
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
2.5 giờ video
19 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hướng dẫn xây dựng một Ứng dụng Phần mềm Hoàn chỉnh, Có khả năng Mở rộng, sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và triển khai quy mô trên Amazon Web Services
Hướng dẫn tích hợp Backend ứng dụng (sử dụng LLM) với Giao diện Người dùng Frontend bằng Streamlit
Hướng dẫn kiểm tra ứng dụng cục bộ, sau đó đóng gói bằng Docker và các phương pháp tối ưu để sử dụng Streamlit trong Docker
Hướng dẫn mẫu và phương pháp tối ưu để đưa API Keys của OpenAI vào ứng dụng đã đóng gói trong quá trình chạy
Hướng dẫn xác định và xử lý các lỗ hổng bảo mật trong ứng dụng đã đóng gói
Hướng dẫn thiết kế Kiến trúc Hệ thống dựa trên các thành phần và lựa chọn thiết kế trong ứng dụng
Giải thích sự khác biệt giữa Mở rộng Theo chiều Ngang (Horizontal Scaling) và Mở rộng Theo chiều Dọc (Vertical Scaling)
Hướng dẫn chi tiết cách triển khai Serverless và áp dụng Bộ Cân bằng Tải (Load Balancer) cùng Nhóm Tự động Mở rộng (Auto Scaling) cho ứng dụng
Có thể áp dụng kiến thức đã học để xây dựng, triển khai & mở rộng các ứng dụng Langchain sử dụng LLM khác

Yêu cầu

Học viên cần biết lập trình Python, kiến thức cơ bản về Langchain (sẽ được đề cập trong khóa học) và AWS. Kiến thức cơ bản về Docker là một lợi thế nhưng không bắt buộc vì khóa học sẽ cung cấp thông tin cần thiết để đóng gói ứng dụng...

Đối tượng phù hợp

Trọng tâm khóa học là giới thiệu về Kỹ thuật Máy học. Khóa học giúp người học xây dựng, triển khai và mở rộng một ứng dụng phần mềm end-to-end, sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) ở backend để tạo kết quả dựa trên đầu vào của người dùng. Mục tiêu chính...
Đây là khóa học trình độ Trung cấp dành cho Nhà phát triển quan tâm đến việc Phát triển, Triển khai và Mở rộng Ứng dụng Sử dụng LLM. Đối tượng mục tiêu: Kỹ sư Phần mềm, Nhà Khoa học Dữ liệu, Kỹ sư ML và Kỹ sư AI. Tuy nhiên, đây không phải là yêu cầu bắt buộc...

Nội dung khóa học

9 phần • 19 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Cài đặt Phần mềm Phát triển
1 Xây dựng Pipeline Dự đoán
2 Kiểm tra Pipeline Dự đoán
1 Cài đặt AWS CLI
2 Thiết lập Secrets Manager
1 Đưa API Key từ Secrets Manager vào Ứng dụng
2 Cung cấp API Key trực tiếp vào Pipeline Dự đoán
1 Xây dựng Giao diện Ứng dụng
2 Kiểm tra Giao diện Ứng dụng
1 Viết Docker File
2 Đóng gói Ứng dụng và Lưu trữ trên Elastic Container Registry
3 Kiểm tra Ứng dụng đã đóng gói
1 Sửa đổi Quyền Tài khoản để Triển khai
1 Triển khai Ứng dụng trên ECS
2 Kiểm tra Ứng dụng trên ECS
1 Sự khác biệt giữa Mở rộng Theo chiều Ngang và Mở rộng Theo chiều Dọc
2 Xây dựng Dịch vụ Có thể Mở rộng - Thêm Load Balancer và Auto Scaling
3 Mở và Kiểm tra Dịch vụ

Giới thiệu khóa học

Are you ready to dive deep into the world of Machine Learning Engineering and build powerful software applications? Our Machine Learning Engineering course is designed to equip you with the skills and knowledge to harness the full potential of Langchain, integrate the OpenAI API, deploy applications on AWS Elastic Container Service, and efficiently manage scaling using Load Balancers and Auto Scaling Groups.

In this hands-on course, you'll learn how to create robust ML applications from the ground up. We'll start by mastering Langchain, a cutting-edge language model, and demonstrate how to seamlessly inject your OpenAI API key into the prediction pipeline at runtime. You'll gain proficiency in designing and developing ML applications that can understand, process, and generate human-like text.

As you progress, we'll explore the fundamental concepts of Horizontal Scaling and Vertical Scaling, providing a clear understanding of when and how to implement each strategy. You'll then discover how to scale your ML application with ease by deploying Application Load Balancers and Auto Scaling Groups on AWS, ensuring high availability and fault tolerance.

By the end of this course, you'll be well-versed in building ML-driven software applications, deploying them on AWS, and scaling them to meet the demands of your users. Join us on this exciting journey into the world of Machine Learning Engineering and become a skilled practitioner in this rapidly evolving field.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Aws
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Software Development
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊