Khoá học này cung cấp nền tảng vững chắc về MLOps, giúp Data Scientist, Data Analyst và AI Engineer phát triển kỹ năng triển khai, quản lý và tối ưu hóa hệ thống Machine Learning trong môi trường sản xuất. Học viên sẽ tìm hiểu về Linux, Bash scripting, Web API với FastAPI, kiểm thử phần mềm với Pytest, và các kỹ thuật containerization với Docker và Kubernetes. Khoá học cũng bao gồm CI/CD với Jenkins, triển khai trên nền tảng đám mây GCP, Infrastructure as Code với Terraform và Ansible, cũng như quan sát hệ thống với Prometheus, Grafana và ELK stack. Học viên sẽ thực hành triển khai một ứng dụng OCR từ khâu phát triển đến vận hành, giúp củng cố kiến thức thực tế về MLOps.

Khoá học này cung cấp nền tảng vững chắc về Data Engineering trong MLOps, giúp Data Scientist, AI Engineer, và DevOps Engineer hiểu rõ cách xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu phục vụ Machine Learning. Học viên sẽ được trang bị kiến thức về kiến trúc dữ liệu như Data Lake, Data Warehouse, Data Fabric, và Data Mesh. Khoá học cũng bao gồm các phương pháp ingestion dữ liệu theo lô (batch) với Apache Spark và theo dòng (stream) với Apache Flink, sử dụng Kafka và Debezium để xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Ngoài ra, học viên sẽ thực hành triển khai pipeline dữ liệu với Apache Airflow, quản lý Feature Store với Feast, và xây dựng Lakehouse với Delta Lake, Trino, Hive, và MinIO.

Khoá học này cung cấp kiến thức chuyên sâu về triển khai và tối ưu hoá hệ thống Machine Learning trong môi trường thực tế. Học viên sẽ học cách tối ưu Python hiệu suất cao, kiến trúc phần mềm, thiết kế pipeline huấn luyện và triển khai mô hình, cũng như các mô hình triển khai inference như serverless với KServe, Model Mesh và Ray Serve. Ngoài ra, khoá học còn tập trung vào Kubeflow để quản lý pipeline ML, thiết kế hệ thống MLOps theo C4 model và xây dựng hệ thống giám sát thời gian thực cho các ứng dụng AI.

Khoá học này cung cấp kiến thức chuyên sâu về kiến trúc hệ thống MLOps, bao gồm các mẫu thiết kế phần mềm (Design Patterns), chuyển đổi dữ liệu với dbt, xác thực dữ liệu với Great Expectations và Deequ, cũng như quản lý metadata bằng DataHub. Học viên sẽ thực hành các kỹ thuật đào tạo phân tán trên Kubernetes, quản lý cơ sở dữ liệu bằng ORM, triển khai API Gateway với NGINX, và tối ưu giao tiếp với gRPC. Ngoài ra, khoá học còn bao gồm LLMOps với nền tảng vLLM, Milvus và LangChain để phục vụ các mô hình ngôn ngữ lớn.

Khoá học này cung cấp cái nhìn toàn diện về việc triển khai và vận hành hệ thống ứng dụng dựa trên Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs), từ kiến trúc tổng thể của RAG (Retrieval-Augmented Generation) đến các lớp như API, Inference, Observability, Storage, Caching, Guardrails, Routing và Gateway. Học viên sẽ thực hành triển khai pipeline LangChain, tối ưu hoá suy luận với vLLM và Dynamo, tích hợp quan sát hệ thống bằng Langfuse, lưu trữ và cache hiệu quả, và áp dụng guardrails để đảm bảo an toàn cho hệ thống AI. Ngoài RAG, khoá học còn mở rộng sang AgentOps: xây dựng và vận hành hệ thống đa agent, triển khai crewai, và đánh giá liên tục hiệu suất agent. Đây là bước chuẩn bị cần thiết để làm việc với các ứng dụng LLM phức tạp trong thực tế.