LLMOps: Vận hành và Quản trị Mô hình Ngôn Ngữ Lớn trong Môi trường Sản xuất Khóa Học Đào Tạo

Vertex AI cung cấp các công cụ tiên tiến để điều chỉnh mô hình lớn và quản lý các lệnh đề xuất, giúp các nhà phát triển và các đội ngũ dữ liệu tối ưu hóa độ chính xác của mô hình, tối ưu hóa quá trình lặp lại và đảm bảo tính nghiêm túc trong đánh giá với các thư viện và dịch vụ tích hợp.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các ứng dụng AI sinh sản bằng cách sử dụng các kỹ thuật điều chỉnh giám sát, quản lý phiên bản của lệnh đề xuất và các dịch vụ đánh giá trong Vertex AI.

Đến cuối khóa học, các học viên sẽ có thể:

• Áp dụng các kỹ thuật điều chỉnh giám sát cho các mô hình Gemini trong Vertex AI.
• Thực hiện các quy trình quản lý lệnh đề xuất bao gồm quản lý phiên bản và kiểm thử.
• Tận dụng các thư viện đánh giá để đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất AI.
• Triển khai và giám sát các mô hình cải tiến trong các môi trường sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Học thuyết và thảo luận tương tác.
• Các bài lab thực hành với các công cụ điều chỉnh và lệnh đề xuất của Vertex AI.
• Các nghiên cứu trường hợp về tối ưu hóa mô hình doanh nghiệp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các kỹ sư AI, nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu ở trình độ nâng cao, những người mong muốn làm chủ các chiến lược kỹ thuật prompt để tối đa hóa hiệu quả của DeepSeek LLM trong các ứng dụng thực tế.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Thiết kế các prompt nâng cao nhằm tối ưu hóa phản hồi của AI.
• Kiểm soát và tinh chỉnh văn bản do AI tạo ra để đảm bảo độ chính xác và tính nhất quán.
• Ứng dụng các kỹ thuật liên kết prompt (prompt chaining) và quản lý ngữ cảnh.
• Giảm thiểu thiên kiến và nâng cao việc sử dụng AI có đạo đức trong kỹ thuật prompt.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các kỹ sư quan sát và SRE muốn tích hợp LLM và AI vào quy trình giám sát, cảnh báo và phân tích sự cố của họ.

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho Hoạt động IT) ngày càng được sử dụng để dự đoán sự cố trước khi chúng xảy ra và tự động hóa phân tích gốc rễ (RCA) nhằm giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tăng tốc độ giải quyết.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia IT cấp cao muốn triển khai phân tích dự đoán, tự động hóa khắc phục sự cố, và thiết kế quy trình RCA thông minh bằng cách sử dụng công cụ AIOps và mô hình học máy.

Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện các mô hình ML để phát hiện các mẫu dẫn đến sự cố hệ thống.
• Tự động hóa quy trình RCA dựa trên tương quan nhật ký và chỉ số từ nhiều nguồn.
• Tích hợp các quy trình cảnh báo và khắc phục sự cố vào các nền tảng hiện có.
• Triển khai và mở rộng các ống dẫn AIOps thông minh trong môi trường sản xuất.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) là một thực hành áp dụng machine learning và phân tích để tự động hóa và cải thiện hoạt động IT, đặc biệt trong các lĩnh vực giám sát, phát hiện sự cố, và phản hồi.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên viên hoạt động IT cấp trung muốn triển khai các kỹ thuật AIOps để liên kết chỉ số và nhật ký, giảm thiểu tiếng ồn cảnh báo, và cải thiện khả năng quan sát thông qua tự động hóa thông minh.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và kiến trúc của các nền tảng AIOps.
• Liên kết dữ liệu từ nhật ký, chỉ số, và dấu vết để xác định nguyên nhân gốc rễ.
• Giảm thiểu sự mệt mỏi do cảnh báo thông qua bộ lọc thông minh và giảm tiếng ồn.
• Sử dụng các công cụ nguồn mở hoặc thương mại để giám sát và phản hồi tự động đối với sự cố.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trên môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Một chuỗipipeline AIOps được xây dựng hoàn toàn bằng các công cụ mã nguồn mở cho phép đội ngũ thiết kế các giải pháp hiệu quả về chi phí và linh hoạt cho khả năng quan sát, phát hiện bất thường và cảnh báo thông minh trong môi trường sản xuất.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhắm đến các kỹ sư cấp cao muốn xây dựng và triển khai một chuỗi AIOps end-to-end sử dụng công cụ như Prometheus, ELK, Grafana và mô hình ML tùy chỉnh.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế kiến trúc AIOps chỉ sử dụng các thành phần mã nguồn mở.
• Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ nhật ký, số liệu và bản ghi đường dẫn.
• Áp dụng mô hình ML để phát hiện bất thường và dự đoán sự cố.
• Tự động hóa cảnh báo và khắc phục bằng công cụ mở nguồn.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập thực hành.
• Lập trình trực tiếp trong môi trường lab sống động.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tuyến (online hoặc onsite) có giáo viên hướng dẫn này tại Việt Nam dành cho các kỹ sư SRE và DevOps muốn thiết kế, xây dựng và triển khai an toàn các AI agents cho vận hành IT tự chủ.

Các nền tảng doanh nghiệp AIOps như Splunk, Moogsoft, và Dynatrace cung cấp khả năng mạnh mẽ để phát hiện bất thường, tương quan cảnh báo và tự động hóa phản hồi trong môi trường IT quy mô lớn.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào đội ngũ IT doanh nghiệp ở mức trung cấp muốn tích hợp các công cụ AIOps vào bộ đệm quan sát hiện có và các luồng làm việc vận hành của họ.

Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình và tích hợp Splunk, Moogsoft, và Dynatrace vào một kiến trúc AIOps thống nhất.
• Tương quan số liệu, nhật ký và sự kiện trong các hệ thống phân tán bằng cách sử dụng phân tích dựa trên AI.
• Tự động hóa việc phát hiện, ưu tiên và phản hồi sự cố với các luồng làm việc có sẵn và tùy chỉnh.
• Tối ưu hóa hiệu suất, giảm thời gian phục hồi sau lỗi (MTTR) và cải thiện hiệu quả vận hành ở quy mô doanh nghiệp.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Generative AI là một công nghệ tạo ra nội dung mới như văn bản, báo cáo và khuyến nghị dựa trên các đề xuất có cấu trúc.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các chuyên gia cấp cơ bản đến trung cấp trong lĩnh vực doanh nghiệp muốn sử dụng AI tổng quát và kỹ thuật công việc gợi ý để tăng cường hiệu suất, giao tiếp và ra quyết định trong môi trường làm việc của họ.

Tại cuối khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Nắm vững các khái niệm cơ bản của AI tổng quát và kỹ thuật công việc gợi ý.
• Tạo ra các đề xuất hiệu quả cho nhiều ngữ cảnh kinh doanh khác nhau.
• Integrate AI tools into administrative, analytical, and specialized workflows.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất để sử dụng AI một cách đạo đức và trách nhiệm trong môi trường doanh nghiệp.

Định dạng của Khóa học

• Buổi thuyết trình tương tác và thảo luận.
• Các bài tập thực tế và nghiên cứu trường hợp.
• Kiểm nghiệm trực tiếp với các công cụ AI.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ chúng tôi để sắp xếp.

Generative AI là một công nghệ tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh và khuyến nghị dựa trên lời nhắc và dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia y tế từ trình độ cơ bản đến trung cấp muốn sử dụng Generative AI và kỹ thuật lời nhắc để cải thiện hiệu quả, chính xác và giao tiếp trong các ngữ cảnh y tế.

Kết thúc khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Hiểu rõ về cơ bản của Generative AI và kỹ thuật lời nhắc.
• Áp dụng các công cụ AI để đơn giản hóa các tác vụ lâm sàng, hành chính và nghiên cứu.
• Đảm bảo việc sử dụng AI một cách đạo đức, an toàn và tuân thủ trong lĩnh vực y tế.
• Tối ưu hóa lời nhắc để đạt được kết quả nhất quán và chính xác.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Bài tập thực hành và nghiên cứu trường hợp.
• Thử nghiệm trực tiếp với các công cụ AI.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Prometheus và Grafana là các công cụ được chấp nhận rộng rãi để giám sát hiệu năng trong hạ tầng hiện đại, trong khi học máy nâng cao các công cụ này bằng cách cung cấp những thông tin dự đoán và thông minh để tự động hóa quyết định vận hành.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các chuyên gia giám sát hiệu năng ở mức trung cấp, những người muốn hiện đại hóa hệ thống giám sát của họ bằng cách tích hợp các thực hành AIOps sử dụng Prometheus, Grafana và kỹ thuật học máy.

Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình Prometheus và Grafana để giám sát hiệu năng trên các hệ thống và dịch vụ.
• Thu thập, lưu trữ và hiển thị dữ liệu thời gian thực chất lượng cao.
• Áp dụng mô hình học máy để phát hiện bất thường và dự đoán.
• Xây dựng các quy tắc cảnh báo thông minh dựa trên những thông tin dự đoán.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường lab sống.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa huấn luyện tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Kỹ thuật Xây dựng Đơn yêu cầu là thực hành thiết kế và tinh chỉnh các đơn yêu cầu để đạt được kết quả mong muốn từ các mô hình ngôn ngữ lớn.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này nhằm vào những người tham gia ở mức độ cơ bản, mong muốn học các kỹ thuật thiết kế đơn yêu cầu nền tảng và áp dụng chúng cho các nhiệm vụ phổ biến.

Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Giải thích tại sao kỹ thuật xây dựng đơn yêu cầu quan trọng và nó mang lại giá trị ở đâu.
• Thiết kế các đơn yêu cầu rõ ràng, hiệu quả cho nhiều nhiệm vụ đơn giản.
• Áp dụng các mẫu và mẫu đơn yêu cầu cơ bản để cải thiện kết quả.
• Đánh giá và lặp lại các đơn yêu cầu để giảm lỗi và phản hồi không mong muốn.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác ngắn và các ví dụ trực tiếp.
• Các bài tập xây dựng đơn yêu cầu do giảng viên hướng dẫn, thực hành tay nghề.
• Bàn luận nhóm và vòng lặp phản hồi nhanh.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm mục tiêu vào các kỹ sư an ninh và ML, những người cần xác định, kiểm thử và phòng thủ trước các cuộc tấn công vào mô hình ML và ứng dụng được cung cấp bởi LLM.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các lập trình viên và nhà nghiên cứu từ trình độ cơ bản đến nâng cao muốn tạo ra các câu lệnh hiệu quả để ChatGPT đưa ra các phản hồi mong muốn.

Đến hết khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của kỹ thuật viết câu lệnh cho các mô hình AI như ChatGPT.
• Thiết kế các câu lệnh dẫn dắt AI tạo ra kết quả mong muốn.
• Áp dụng các yếu tố đạo đức khi viết các câu lệnh.
• Đưa ra các dự đoán và thích ứng với môi trường tương tác AI đang phát triển.

Đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các chuyên viên hỗ trợ khách hàng trung cấp, nhà phát triển chatbot, và kỹ sư tự động hóa mong muốn tối ưu hóa tương tác được AI hỗ trợ thông qua kỹ thuật đặt câu hỏi.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò của kỹ thuật đặt câu hỏi trong tương tác được AI hỗ trợ cho khách hàng.
• Tối ưu hóa các câu hỏi chatbot để nâng cao sự tham gia và sự hài lòng của người dùng.
• Sử dụng các mô hình AI hiệu quả để xử lý các truy vấn của khách hàng và tự động hóa phản hồi.
• Thiết kế câu hỏi cho các quy trình phức tạp, thăng cấp và giải quyết vấn đề.
• Đảm bảo tương tác AI đạo đức và giảm thiên vị trong dịch vụ hỗ trợ khách hàng tự động.