AI Engineer Core Track – LLM, RAG, QLoRA Và Multi-Agent
Mô tả AI Engineer Core Track – LLM, RAG, QLoRA Và Multi-Agent
Bạn viết Python được, gọi API của mô hình được, nhưng dừng lại ở đó. Những chữ như embedding, vector store, QLoRA, tool calling nghe quen mà chưa lần nào tự dựng từ đầu.
Tám chương đi theo lộ trình của một người làm nghề: nền tảng Hugging Face gồm Models, Datasets, Spaces và Pipelines, rồi kiến trúc Transformer, tokenizer, quantization và mạng nơ-ron, sang dựng hệ RAG nâng cao cùng cách đo hiệu năng, tiếp đến tinh chỉnh mô hình nguồn mở bằng QLoRA có theo dõi bằng Weights & Biases, và khép lại bằng hệ Multi-Agent tự hành có tool calling. Thực hành chạy trên Google Colab.
- Dùng thành thạo Hugging Face Models, Datasets, Spaces, Pipelines
- Hiểu Transformer, tokenizer, quantization đủ để quyết định kỹ thuật
- Dựng hệ RAG nâng cao và đo được chất lượng truy hồi
- Tinh chỉnh mô hình nguồn mở bằng QLoRA
- Thiết kế hệ Multi-Agent tự hành có gọi công cụ
Dành cho ai: Lập trình viên Python muốn chuyển hẳn sang nghề AI Engineer.
Học xong làm được gì: Tự dựng hệ RAG, tinh chỉnh mô hình bằng QLoRA và chạy Multi-Agent.
Khoá gồm 33 giờ 27 phút video, 209 bài. Có phụ đề tiếng Việt cho cả 209 video. Cần biết Python trước và sẵn sàng thực hành trên Google Colab. Xem offline, không cần đăng nhập, không hết hạn.
CHÍNH SÁCH BẢO HÀNH
Khoá giao bằng đường dẫn Google Drive, xem và tải về được, không hết hạn. Link hỏng hay tải không được thì nhắn Zalo hoặc fanpage cho xưởng, xưởng gửi lại link mới trong 24 giờ.