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

Deploying LLMs: A Practical Guide to LLMOps in Production

Triển khai LLM: Hướng dẫn Thực hành về LLMOps trong Môi trường Sản xuất

Triển khai LLM: Hướng dẫn Thực hành về LLMOps trong Môi trường Sản xuất

Llama 3, GPT, ML-Ops, Ray, MLFlow, LoRa, AWQ, GPTQ, LLMOps, Deployment, Generative AI, LLMs, Flash Paged Attention, Chi phí

4.5
(712 đánh giá)
5,308 học viên
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
5.0 giờ video
34 bài giảng
3 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 29/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Học cách thiết lập, cấu hình và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn một cách chính xác, đảm bảo vận hành trơn tru trong môi trường sản xuất.
Rèn luyện kỹ năng thực hành về ML-Ops với MLflow để quản lý và triển khai mô hình hiệu quả.
Thực hiện phân tích lợi ích-chi phí và áp dụng hoạch định chiến lược cho việc quản lý dự án AI tiết kiệm.
Triển khai các kỹ thuật tối ưu hóa và mở rộng LLM mới nhất để nâng cao hiệu suất mô hình.

Yêu cầu

Học viên chỉ cần có hiểu biết cơ bản về máy học và thành thạo Python. Tất cả các khái niệm khác sẽ được hướng dẫn trong khóa học.

Đối tượng phù hợp

Khóa học này được thiết kế cho các chuyên gia AI, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và chuyên gia kinh doanh muốn tích hợp AI vào hoạt động của họ, cung cấp kiến thức sâu về việc triển khai mô hình ngôn ngữ lớn với trọng tâm vào khả năng mở rộng, hiệu quả chi phí và ML-Ops, mang lại giá trị...

Nội dung khóa học

8 phần • 34 bài giảng
1 Lời chào mừng & Giới thiệu
1 Cấu trúc khóa học: Cách tận dụng tối đa khóa học này
2 Thiết lập môi trường: Chuẩn bị và sử dụng tài nguyên khóa học đúng cách
1 Đảm bảo tính chính xác của mô hình: Các kỹ thuật đánh giá
2 Tối ưu hóa Hiệu suất: Khám phá các khía cạnh then chốt
3 Cân bằng Tốc độ và Độ chính xác: Các phương pháp hay nhất
1 Nguyên lý cơ bản về Quản lý Mô hình ML và ML-Ops
2 Tổng quan về các Framework ML-Ops Hiệu quả
3 Lựa chọn Máy & GPU: Hướng dẫn về Nền tảng Phần cứng
4 Thiết lập Framework ML-Ops: Giới thiệu về MLflow (Thực hành)
5 Bắt đầu với MLflow: Phương pháp Thực hành (Thực hành)
6 Huấn luyện Mô hình với MLflow: Hướng dẫn Thực hành (Thực hành)
7 MLflow cho Suy luận Mô hình: Kỹ thuật và Thực tiễn (Thực hành)
8 Kỹ thuật Nâng cao trong MLflow: Mở rộng Chức năng (Thực hành)
1 Hiệu quả thông qua Batching và Dynamic Batches
2 Ứng dụng Thực hành các Kỹ thuật Batching (Thực hành)
3 Vai trò của Sắp xếp trong Triển khai Mô hình (Thực hành)
4 Tận dụng Quantization để Tối ưu hiệu quả Mô hình (Thực hành)
5 Chiến lược Suy luận: Parallelism, Flash Attention, GPTQ & AWQ
6 Mở rộng Thế hệ Mới: LoRa, Paged Attention, ZeRO
1 Bối cảnh Rộng hơn của AI: Một Góc nhìn Bao quát
2 Đo lường Hiệu suất: Các Chỉ số Chính cho Dự án AI Lớn
3 Đánh giá Chiến lược Triển khai về Chi phí & Hiệu quả
4 Điểm chuẩn Thành công trong Thế giới Thực: Nghiên cứu Tình huống và Góc nhìn
1 Suy luận Cơ bản - Cấp độ Triển khai Đầu tiên (Thực hành)
2 Bước vào Tối ưu hóa - Cấp độ Triển khai Nâng cao (Thực hành)
3 Thiết lập Truy cập Dữ liệu trong Môi trường Phân tán (Thực hành)
4 Phân phối Dữ liệu trên Cụm máy với RabbitMQ (Thực hành)
5 Nền tảng Điện toán Phân tán với Ray (Thực hành)
6 Mở rộng Mô hình Ngôn ngữ Lớn trên Cụm máy (Thực hành)
1 Từ Batch sang Thời gian Thực: Tổng quan về Triển khai Streaming
2 Triển khai Máy chủ LLM Thời gian Thực Đầu tiên của chúng ta
3 Kiểm thử và Mở rộng Máy chủ LLM cho các Yêu cầu Thời gian Thực
4 Hoàn thiện Triển khai: Dịch vụ, Ghi nhật ký và Bảo mật

Giới thiệu khóa học

Welcome to the course where you'll learn how to effectively deploy and scale Large Language Models in production environments using LLMOps and cutting edge techniques.

This course is designed to equip you with the knowledge and skills required for using large, machine learning models into the real world.

 

Why This Course Is Essential for Your Career

 

• Accelerate Your Professional Growth: Gain in-demand skills that set you apart in the rapidly evolving field of AI and machine learning.

• Real-World Impact: Learn how to implement AI models that solve actual business challenges and drive innovation.

• Optimize Performance and Costs: Master techniques to enhance model efficiency without compromising on quality, ensuring optimal resource utilisation.

• Stay Ahead with Cutting-Edge Techniques: Dive into the latest advancements like Flash Attention, GPTQ, AWQ, and more to keep your skills current.

 

What You’ll Learn

 

1. Foundations of AI Deployment

 

• LLMOps Essentials: Understand the operations behind managing large language models for seamless deployment.

• Model Evaluation: Learn techniques to ensure your models are accurate and reliable before going live.

• Performance Tuning: Optimize your models for speed and efficiency to meet production demands.

 

2. Advanced Model Management with ML-Ops

 

• MLflow Mastery: Set up and utilize MLflow for effective model tracking, versioning, and lifecycle management.

• Operational Best Practices: Implement ML-Ops strategies for continuous integration and deployment (CI/CD) of AI models.

• Secure Integration: Learn how to incorporate these practices securely into existing pipelines.

 

3. State-of-the-Art Deployment Techniques

 

• Efficiency Strategies: Implement advanced batching, dynamic batches, and quantization to accelerate model inference.

• Cutting-Edge Optimizations: Explore innovations like Flash Attention, Paged Attention, GPTQ, AWQ, and LoRa to enhance model performance.

• Innovative Scaling: Utilize advanced scaling techniques such as ZeRO and DeepSpeed to handle large-scale deployments.

 

4. Economics of Machine Learning Inference

 

• Cost Optimization: Balance performance with cost-effectiveness to maximize ROI.

• Strategic Planning: Understand the business implications of deployment decisions to make informed choices.

 

5. Cluster Management for Scalability

 

• Distributed Deployments: Master techniques for deploying LLMs across clusters for high availability and scalability.

• Distributed Dataflow with RabbitMQ: Learn how to manage large-scale data movement efficiently.

• Scaling Compute Resources: Implement frameworks to accelerate AI workloads over multiple machines.

 

Who Should Enroll

 

• Machine Learning Engineers: Enhance your deployment toolkit with advanced skills in LLMOps and AI scaling.

• Data Scientists and AI Practitioners: Transition your models from development to production with confidence.

• Tech Professionals and Developers: Expand your expertise into AI deployment to stay competitive in the tech industry.

• Business Leaders and Managers: Gain insights into the technical and economic aspects of AI deployment for strategic decision-making.

 

Course Benefits

 

• Hands-On Experience: Engage in practical exercises and real-world projects to solidify your learning.

• Expert Guidance: Learn from industry professionals with extensive experience in AI and machine learning deployment.

• Career Advancement: Equip yourself with skills that are highly sought after in the tech industry.

• Community Support: Join a network of like-minded professionals to collaborate and grow together.

 

Why Choose This Course

 

• Comprehensive Curriculum: Covers everything from pre-deployment essentials to advanced scaling techniques.

• Up-to-Date Content: Stay current with the latest trends and technologies in AI deployment.

• Flexible Learning: Access course materials anytime, anywhere, and learn at your own pace.

• Certification: Receive a certificate upon completion to showcase your new skills to employers.

 

Frequently Asked Questions

 

Q: Do I need prior experience in AI or machine learning?

 

A: A basic understanding of machine learning concepts is recommended. However, the course includes introductory modules to bring you up to speed.

 

Q: How will this course benefit my career?

 

A: You’ll acquire practical skills in deploying AI models, making you a valuable asset to organizations seeking to implement AI solutions effectively.

 

Q: Is this course suitable for teams?

 

A: Absolutely! The course is designed to benefit both individuals and teams looking to enhance their AI deployment capabilities.

 

Take the Next Step in Your AI Journey

 

Don’t miss out on the opportunity to master the deployment of large language models and advance your career. Enroll today and start transforming how AI models are integrated into real-world applications.

 

Enroll Now and Start Your Journey to AI Deployment Mastery!

 

By enrolling in this course, you’re investing in a future where you can confidently deploy AI models that make a significant impact. Join us and become a leader in the exciting field of AI deployment.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Devops
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊