Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

AI Engineer Production Track: Deploy LLMs & Agents at Scale

Lộ trình Kỹ sư AI Production: Triển khai LLM & Agent ở Quy mô Lớn

Lộ trình Kỹ sư AI Production: Triển khai LLM & Agent ở Quy mô Lớn

Triển khai AI lên AWS, GCP, Azure, Vercel với MLOps, Bedrock, SageMaker, RAG, Agents, MCP: có khả năng mở rộng, bảo mật và quan sát được.

4.7
(2,158 đánh giá)
27,284 học viên
Giảng viên
Ligency ​
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
18.0 giờ video
122 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/08/2026
#Ai Machine Learning #Deployment #Large Language Models Llms #Python

Bạn sẽ học được gì

Triển khai ứng dụng SaaS LLM lên môi trường production trên Vercel, AWS, Azure và GCP, sử dụng Clerk
Thiết kế kiến trúc đám mây với Lambda, S3, CloudFront, SQS, Route 53, App Runner và API Gateway
Tích hợp với Amazon Bedrock và SageMaker, và xây dựng với GPT-5, Claude 4, OSS, AWS Nova và HuggingFace
Tự động triển khai lên môi trường Dev, Test và Prod với Terraform và liên tục đưa code lên qua GitHub Actions
Cung cấp các giải pháp AI đạt cấp doanh nghiệp: có khả năng mở rộng, bảo mật, được giám sát, có thể giải thích, quan sát được và kiểm soát bằng guardrails.
Tạo hệ thống Đa Agent và Vòng lặp Agent với Amazon Bedrock AgentCore và Stands Agents

Yêu cầu

Mặc dù lý tưởng nhất là bạn biết code Python và có chút kinh nghiệm làm việc với LLM, khóa học này được thiết kế cho đông đảo người học, bất kể nền tảng nào. Tôi đã bao gồm cả một thư mục bài lab tự học để trang bị các kỹ năng lập trình và kỹ thuật nền tảng. Nếu bạn mới bắt đầu với lập trình...
Khóa học sẽ chạy tốt nhất nếu bạn có một ngân sách nhỏ vài đô la cho các API và Nhà cung cấp Đám mây. Nhưng chúng tôi sẽ giám sát chi phí ở mọi điểm, và luôn là lựa chọn cá nhân của bạn.

Đối tượng phù hợp

Nếu bạn hào hứng với ý tưởng triển khai Gen AI và Agents trực tiếp trong môi trường production - thì khóa học này dành cho bạn.

Nội dung khóa học

4 phần • 122 bài giảng
1 Ngày 1 - Triển khai AI Tức thì: Ứng dụng Production Đầu tiên của Bạn trên Vercel trong Vài Phút
2 Ngày 1 - Từ Số 0 Đến Live: Triển khai SaaS Đầu tiên Chạy bằng AI của Bạn lên Vercel
3 Ngày 1 - Từ Khái niệm AI Đến Triển khai Đám mây: Định hướng Bối cảnh DevOps
4 Ngày 1 - Tổng quan Khóa học: Xây dựng Hệ thống AI Production trong 4 Tuần
5 Ngày 1 - Triển khai Ứng dụng AI Live Đầu tiên với Tích hợp OpenAI và Vercel
6 Ngày 1 - Quản lý Chi phí API và Thiết lập Môi trường cho Hệ thống AI Production
7 Ngày 1 - Kỳ vọng Khóa học và Hỗ trợ Cộng đồng cho AI Production
8 Ngày 2 - Xây dựng Ứng dụng AI Full-Stack: Kiến trúc Frontend-Backend cho LLM
9 Ngày 2 - Xây dựng Ứng dụng AI Full-Stack với React, FastAPI và NextJS
10 Ngày 2 - Xây dựng SaaS AI Full-Stack Đầu tiên của Bạn với NextJS và FastAPI
11 Ngày 2 - Xây dựng Backend FastAPI Đầu tiên cho Triển khai LLM Production
12 Ngày 2 - Triển khai Ứng dụng AI Full-Stack với Frontend Next.js và Backend FastAPI
13 Ngày 2 - Thêm Tính năng Streaming Thời gian Thực và Giao diện Chuyên nghiệp cho Ứng dụng LLM của Bạn
14 Ngày 3 - Thêm Xác thực Người dùng vào Ứng dụng AI Production của Bạn
15 Ngày 3 - Thêm Xác thực Người dùng vào Ứng dụng AI Production với Clerk
16 Ngày 3 - Thêm Tính năng Thanh toán Định kỳ vào Ứng dụng SaaS AI Production của Bạn
17 Ngày 3 - Thêm Xác thực và Thanh toán vào Ứng dụng AI Production
18 Ngày 4 - Xây dựng Ứng dụng AI Thương mại Đầu tiên: Từ Nguyên mẫu Đến Doanh nghiệp
19 Ngày 4 - Xây dựng Ứng dụng AI Y tế với FastAPI và Prompt Có Cấu trúc
20 Ngày 4 - Triển khai Ứng dụng AI Y tế Hoàn chỉnh của Bạn lên Production trên Vercel
21 Ngày 4 - Xây dựng SaaS AI Y tế Production với LLM Streaming
22 Ngày 5 - Thiết lập AWS và IAM cho AI Production: Lần Triển khai Đám mây Đầu tiên của Bạn
23 Ngày 5 - Thiết lập Giám sát Chi phí AWS cho Triển khai AI Production
24 Ngày 5 - Thiết lập Người dùng IAM Bảo mật cho Triển khai AI Production trên AWS
25 Ngày 5 - Đóng gói Ứng dụng AI với Docker để Triển khai Đám mây
26 Ngày 5 - Di chuyển Ứng dụng AI của Bạn từ Vercel sang AWS cho Quy mô Production
27 Ngày 5 - Đóng gói Ứng dụng AI của Bạn: Docker Images cho Triển khai Production
28 Ngày 5 - Triển khai Ứng dụng AI đã Docker hóa lên AWS với ECR và App Runner
29 Ngày 5 - Triển khai Ứng dụng AI Live của Bạn trên AWS App Runner với Tự động Mở rộng
30 Ngày 5 - Từ Vercel sang AWS: Triển khai Ứng dụng LLM Production ở Quy mô Lớn
1 Ngày 1 - Nền tảng AWS cho AI Production: Từ Console Đến Hạ tầng
2 Ngày 1 - Kiến trúc Triển khai Đám mây cho Ứng dụng AI Production
3 Ngày 1 - Các Thành phần Đám mây AWS cho AI Production: S3, Lambda và Bedrock
4 Ngày 1 - Xây dựng Bản sao Kỹ thuật số của Bạn: Thiết lập Kiến trúc AWS Lambda + Bedrock
5 Ngày 1 - Xây dựng Bản sao Kỹ thuật số AI của Bạn: Thiết lập Production với NextJS App Router
6 Ngày 1 - Xây dựng Ứng dụng AI Full-Stack Đầu tiên với FastAPI và React
7 Ngày 1 - Xây dựng Bộ nhớ Hội thoại cho Ứng dụng Chat AI Production
8 Ngày 2 - Xây dựng AI Agents Sẵn sàng cho Production với AWS Lambda và S3
9 Ngày 2 - Di chuyển Ứng dụng Chat AI từ Lưu trữ Cục bộ sang AWS S3 và Lambda
10 Ngày 2 - Triển khai API LLM Production Đầu tiên của Bạn trên AWS Lambda
11 Ngày 2 - Cấu hình AWS Lambda và S3 cho Lưu trữ Bộ nhớ LLM Production
12 Ngày 2 - Thiết lập S3 Buckets và API Gateway cho Ứng dụng AI Production
13 Ngày 2 - Triển khai Frontend AI qua CloudFront để Phân phối Toàn cầu
14 Ngày 2 - Kiểm tra AI Agent Live của Bạn và Cấu hình CORS cho Production
15 Ngày 3 - Thiết lập Amazon Bedrock cho Triển khai LLM Production trên AWS
16 Ngày 3 - Di chuyển từ OpenAI sang AWS Bedrock để Triển khai LLM Tiết kiệm Chi phí
17 Ngày 3 - Triển khai LLM Bedrock lên AWS Lambda và Kiểm tra API Production
18 Ngày 3 - Giám sát AI Production với CloudWatch và Bedrock Metrics
19 Ngày 4 - Infrastructure as Code cho AI: Triển khai Ứng dụng LLM với Terraform
20 Ngày 4 - Infrastructure as Code: Tự động hóa Triển khai AI với Terraform
21 Ngày 4 - Tự động hóa Triển khai AI với Terraform và Shell Scripts
22 Ngày 4 - Tự động hóa Triển khai AI Full-Stack với Terraform và AWS
23 Ngày 4 - Triển khai AI Đa Môi trường: Thiết lập Dev, Test và Production
24 Ngày 4 - Kiểm tra Triển khai AI Production và Quy trình Dọn dẹp Terraform
25 Ngày 5 - Tự động hóa Triển khai Hạ tầng AI với GitHub Actions CI/CD
26 Ngày 5 - Thiết lập Git và GitHub Actions cho Triển khai AI Production
27 Ngày 5 - Thiết lập GitHub Actions cho Triển khai Mô hình AI Tự động
28 Ngày 5 - Thiết lập GitHub Actions cho Triển khai Hạ tầng AI Tự động
29 Ngày 5 - Thiết lập GitHub Actions cho Triển khai AI Agent Tự động
30 Ngày 5 - Triển khai Pipeline CI/CD Live: Từ Git Push Đến AI Agent Production
31 Ngày 5 - Pipeline CI/CD Tự động cho Ứng dụng AI Production với Git Deploy
32 Ngày 5 - Quản lý Tài nguyên và Kiểm soát Chi phí cho Hệ thống AI Production
1 Ngày 1 - Triển khai AI Đa Đám mây: Azure, GCP & Thiết lập Agent An ninh mạng
2 Ngày 1 - Xây dựng Agent An ninh AI với MCP Servers và Tích hợp Semgrep
3 Ngày 1 - Đóng gói AI Agents với Docker để Triển khai Đám mây
4 Ngày 1 - Thiết lập Hạ tầng Azure cho Triển khai Container AI Production
5 Ngày 1 - Triển khai Ứng dụng AI lên Azure với Terraform Infrastructure as Code
6 Ngày 1 - Triển khai AI Agents với MCP Servers lên Azure Container Apps
7 Ngày 2 - Thiết lập Hạ tầng GCP cho Triển khai AI Agent Production
8 Ngày 2 - Thiết lập Google Cloud CLI cho Triển khai Container AI Production
9 Ngày 2 - Triển khai AI Agents lên GCP Cloud Run với Terraform Infrastructure
10 Ngày 2 - Triển khai AI Agents trên GCP và Azure với Dịch vụ Container
11 Ngày 3 - Xây dựng ALEX: Hệ thống AI Tài chính Đa Agent trên Hạ tầng AWS
12 Ngày 3 - Thiết lập Quyền AWS và SageMaker cho AI Agents Production
13 Ngày 3 - SageMaker vs Bedrock: Triển khai Mô hình AI Tùy chỉnh trong Production
14 Ngày 3 - Triển khai Mô hình Embedding SageMaker cho Hệ thống RAG Production
15 Ngày 3 - Khám phá Toàn bộ Nền tảng SageMaker AI cho Quy trình ML Production
16 Ngày 4 - Xây dựng Pipeline Dữ liệu Vector với SageMaker và S3 cho Bộ nhớ AI
17 Ngày 4 - Xây dựng Lưu trữ Vector Tiết kiệm Chi phí với S3 và Lambda Ingestion
18 Ngày 4 - Thiết lập Pipeline Ingestion AI Bảo mật với Terraform và AWS
19 Ngày 4 - Kiểm tra End-to-End Pipeline Ingest Vector AWS Lambda của Bạn
20 Ngày 5 - Xây dựng Agent Nghiên cứu AI với MCP Servers và Data Pipelines
21 Ngày 5 - Xây dựng Agent Nghiên cứu AI với Bedrock và OpenAI SDK trên AWS
22 Ngày 5 - Triển khai Agent Nghiên cứu AI với Docker, ECR và App Runner
23 Ngày 5 - Kiểm tra End-to-End Quy trình làm việc của AI Agent từ Nghiên cứu đến Lưu trữ Vector
24 Ngày 5 - Tự động hóa Quy trình làm việc của AI Agent với Lập lịch AWS EventBridge
25 Ngày 5 - Tổng kết Tuần 3: Lựa chọn Bài tập & Các bước Tiếp theo cho AI Production
1 Ngày 1 - Kiến trúc Đa Agent vs Đơn Agent cho Hệ thống AI Production
2 Ngày 1 - Xây dựng AI Tài chính Đa Agent: Kiến trúc Cơ sở dữ liệu & Thiết lập AWS
3 Ngày 1 - Kiến trúc Cơ sở dữ liệu cho AI Production: Aurora Serverless cho Ứng dụng LLM
4 Ngày 1 - Thiết lập Cơ sở dữ liệu Aurora Serverless cho Hệ thống AI Đa Agent
5 Ngày 1 - Thiết lập Hạ tầng Cơ sở dữ liệu Aurora cho Ứng dụng AI Production
6 Ngày 1 - Thiết lập Kiến trúc Cơ sở dữ liệu Production cho Hệ thống AI Agent
7 Ngày 2 - Xây dựng Hệ thống AI Tài chính Đa Agent với Context Engineering
8 Ngày 2 - Thiết lập Mô hình AWS Bedrock và API Doanh nghiệp cho AI Agents
9 Ngày 2 - Khám phá Kiến trúc Đa Agent: Công cụ và Đầu ra Có cấu trúc
10 Ngày 2 - Xây dựng Hệ thống Tài chính Đa Agent: Đánh giá Code và Kiến trúc
11 Ngày 2 - Kiểm tra Hệ thống Đa Agent Cục bộ Trước khi Triển khai Lambda
12 Ngày 2 - Đóng gói và Triển khai Hệ thống AI Đa Agent lên AWS Lambda
13 Ngày 2 - Kiểm tra End-to-End Hệ thống Đa Agent trên AWS Lambda
14 Ngày 3 - Xây dựng Frontend cho Hệ thống AI Agent Production của Bạn
15 Ngày 3 - Chạy Ứng dụng AI Full-Stack Cục bộ Trước khi Triển khai Production
16 Ngày 3 - Khi nào Tạo Code bằng AI Thành công vs Thất bại trong Ứng dụng Production
17 Ngày 3 - Triển khai API được AI Tạo ra lên Production với AWS Lambda & Terraform
18 Ngày 3 - Kiểm tra Hệ thống AI Tài chính Đa Agent của Bạn Live trong Production
19 Ngày 4 - AI Cấp Doanh nghiệp: Giám sát, Bảo mật & Khả năng Quan sát ở Quy mô Lớn
20 Ngày 4 - AI Cấp Doanh nghiệp: Mở rộng Quy mô, Bảo mật và Giám sát cho Production
21 Ngày 4 - Giám sát AI Agents trong Production với CloudWatch và Dashboard
22 Ngày 4 - Giám sát Hệ thống AI và Xây dựng Guardrails cho Agents Production
23 Ngày 4 - Khả năng Quan sát LLM Nâng cao với Langfuse và Guardrails Production
24 Ngày 4 - Mẫu LLM-as-a-Judge với Khả năng Quan sát Langfuse trong Production
25 Ngày 4 - Giám sát Agent Thời gian Thực và Rủi ro Bảo mật của
26 Day 4 - Securing AI Agents Against Prompt Injection in Production Systems
27 Day 4 - Capstone Assignment: Taking Your AI Financial Agent to Market
28 Day 5 - Enterprise AI Guardrails and Wrapping Your Production Agent System
29 Day 5 - Agent Platforms vs Custom Deployment: When to Use Managed Solutions
30 Day 5 - Building Production AI Agents with Amazon Bedrock AgentCore
31 Day 5 - Setting Up AWS Bedrock Agent Core for Production AI Deployments
32 Day 5 - Building and Deploying Your First AI Agent to AWS in Minutes
33 Day 5 - Building Production AI Agents with Loop-Based Reasoning Systems
34 Day 5 - Adding Code Execution Tools and Observability to AWS Bedrock Agents
35 Day 5 - Course Wrap-Up: From Zero to Production AI Expert in 4 Weeks

Giới thiệu khóa học

This is the course that more of my students have asked for than any other course — put together.

One student called it:

“The missing course in AI.”

This course is for:

 

  • Entrepreneurs

  • Enterprise engineers

  • …and everyone in between.

     

It’s not just about RAG — although we’ll work with RAG.

It’s not just about Agents — but there will be many Agents.

It’s not just about MCP — but yes, there will be plenty of MCP too.

 

This course is about:

RAG, Agents, MCP, and so much more… deployed to production.

Live.

Enterprise-grade.

Scalable, resilient, secure, monitored — and explained.

You’ll ship real-world, production-grade AI with LLMs and agents across Vercel, AWS, GCP, and Azure, going deepest on AWS.

 

Across four weeks you’ll take four products to production:

Week 1

You’ll launch a Next.js SaaS product on Vercel and AWS,

with AWS App Runner and Clerk for user management and subscriptions.

 

Week 2

You’ll become an AI platform engineer on AWS,

deploying serverless infrastructure using:

  • Lambda, Bedrock, API Gateway, S3, CloudFront, Route 53

  • Write Infrastructure as Code with Terraform

  • Set up CI/CD pipelines with GitHub Actions

    — for hands-free deployments and one-click promotions.

     

Week 3

You’ll gain broad industry skills for GenAI in production:

  • Deploy a Cyber Security Analyst agent with MCP to Azure & GCP

  • Stand up SageMaker inference

  • Build data ingest to S3 vectors

  • Deploy a Researcher Agent using OpenAI OSS models on Bedrock + MCP

 

Week 4

You’ll go fully agentic in production:

  • Architect multi-agent systems with:

    • Aurora Serverless, Lambda, SQS

    • JWT-authenticated CloudFront frontends

    • LangFuse observability

    • Overview of AWS Agent Core

     

By the end, you’ll know how to:

  • Pick the right architecture

  • Lock down security

  • Monitor costs

  • Deliver continuous updates

     

Everything needed to run scalable, reliable AI apps in production.

 

Course sections (Weeks & Projects)

Week 1

SaaS App Live in Production with Vercel, AWS, Next.js, Clerk, App Runner

Project: SaaS Healthcare App

 

Week 2

AI Platform Engineering on AWS with Bedrock, Lambda, API Gateway, Terraform, CI/CD

Project: Digital Twin Mk II

 

Week 3

Gen AI in Production with Azure, GCP, AWS SageMaker, S3 Vectors, MCP

Project: Cybersecurity Analyst

 

Week 4

Agentic AI in Production: Build and deploy a Multi-Agent System on AWS (Aurora Serverless, Lambda, SQS),

with LangFuse and Bedrock AgentCore

Capstone Project: SaaS Financial Planner

 

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Machine Learning
AWS CodeDeploy

AWS CodeDeploy

Alex Glover

4.6 (1718)
11,391
50.000đ -86%
Hiển thị tất cả khoá học Deployment
Hiển thị tất cả khoá học Large Language Models Llms
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊