Chia Sẻ Khóa Học AI Development Với Grok, Qwen 2.5, Deepseek & ChatGPT [Khóa 5970 A]
Xây dựng các ứng dụng AI thực tế với Qwen 2.5, Deepseek, ChatGPT, Mistral, Gemma, LLama, Python & Ollama. Làm chủ fine-tuning.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì và nó hoạt động như thế nào.
- ✓ Xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI bằng Deepseek, Qwen2.5 và Ollama.
- ✓ Thiết lập và chạy Qwen 2.5 và DeepSeek Local bằng Ollama.
- ✓ Tạo ứng dụng UI tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn như Qwen và Deepseek.
- ✓ Sử dụng Ollama CLI với Qwen2.5 và Deepseek.
- ✓ Thành thạo dòng lệnh cơ bản (thực thi script, cài đặt package).
- ✓ Làm chủ fine tuning với Qwen2.5.
- ✓ Học AI Development với Grok.
- ✓ Học AI Development với ChatGPT.
Thoát khỏi Cloud - Xây dựng AI theo điều kiện của bạn.
Trong nhiều năm, AI dựa trên cloud đã là giải pháp dành cho các nhà phát triển. Sự tiện lợi của các API-driven model giúp dễ dàng tích hợp AI vào các ứng dụng mà không phải lo lắng về cơ sở hạ tầng. Tuy nhiên, sự tiện lợi này đi kèm với những đánh đổi, chi phí cao, lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu và phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên thứ ba.
Khi việc áp dụng AI ngày càng tăng, nhiều nhà phát triển đang xem xét lại cách tiếp cận của họ và chuyển sang các self-hosted AI model chạy hoàn toàn trên máy cục bộ của họ. Sự thay đổi này không chỉ là về việc giảm chi phí đám mây mà còn về khả năng kiểm soát hoàn toàn, hiệu suất và tính độc lập.
Tại sao các nhà phát triển đang chuyển sang Local AI:
Hiệu suất mà không có độ trễ:
Cloud AI gây ra sự chậm trễ. Mỗi yêu cầu phải đi qua internet, tương tác với máy chủ từ xa và trả về kết quả. Chạy AI local giúp loại bỏ độ trễ mạng, giúp các ứng dụng dựa trên AI nhanh hơn và phản hồi tốt hơn đáng kể.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu:
Nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là các ngành chăm sóc sức khỏe, tài chính và pháp lý, yêu cầu bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt. Việc gửi thông tin nhạy cảm đến các nhà cung cấp dịch vụ đám mây làm tăng rủi ro về quyền riêng tư. Bằng cách chạy các mô hình AI cục bộ, các nhà phát triển giữ dữ liệu của họ trong nội bộ, đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật.
Hiệu quả chi phí:
Giá AI dựa trên Cloud thường tăng theo cách không thể đoán trước. Chi phí API calls, storage và processing có thể nhanh chóng tăng lên, khiến việc phát triển AI dài hạn trở nên tốn kém. Local AI loại bỏ các khoản phí định kỳ, cho phép các nhà phát triển làm việc với AI mà không mất thêm chi phí nào ngoài khoản đầu tư phần cứng ban đầu.
Tùy chỉnh và Tối ưu hóa:
Các Cloud AI model được coi là các pre-trained black box với tính linh hoạt hạn chế. Các nhà phát triển muốn có AI được tinh chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể thường gặp phải hạn chế. Các Self-hosted model cho phép tùy chỉnh, đào tạo và tối ưu hóa sâu hơn.
Các công cụ chính thúc đẩy Local AI Development:
Để xây dựng các ứng dụng AI mà không phụ thuộc vào cloud, các nhà phát triển đang chuyển sang ba công cụ mạnh mẽ:
- Grok - Là một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến do xAI phát triển, được thiết kế cho reasoning nâng cao, problem-solving và knowledge generation, cung cấp cho các nhà phát triển khả năng tiếp cận các chức năng AI mạnh mẽ thông qua tích hợp API thay vì local deployment.
- ChatGPT - một conversational AI do OpenAI phát triển, có khả năng tạo ra các human-like text response trên nhiều chủ đề khác nhau. Với các mô hình có sẵn thông qua API của OpenAI và ngày càng thông qua các local & private deployment thông qua các giải pháp thay thế nguồn mở và các phiên bản được tinh chỉnh, ChatGPT trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các chatbot, trợ lý ảo và hệ thống tạo nội dung thông minh mà không cần hoàn toàn dựa vào các dịch vụ đám mây.
- Qwen 2.5 - Một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ được thiết kế cho text generation, automation và reasoning. Không giống như cloud-based AI, nó chạy hoàn toàn trên phần cứng cục bộ, cung cấp cho các nhà phát triển toàn quyền kiểm soát quá trình xử lý và thực thi.
- Deepseek - Một mô hình AI hiệu quả áp dụng các kỹ thuật distillation để giảm chi phí tính toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao. Điều này làm cho nó trở nên lý tưởng cho các nhà phát triển cần AI nhẹ, tốc độ cao mà không cần GPU mạnh mẽ.
- Ollama - Một streamlined model management tool giúp đơn giản hóa việc loading, running và fine-tuning các AI model cục bộ, đảm bảo triển khai và tích hợp suôn sẻ vào các dự án.
Xây dựng AI theo cách của riêng bạn:
Cho dù bạn đang làm việc về tự động hóa thông minh, trợ lý dựa trên AI hay text generation nâng cao, local AI đều mang lại khả năng kiểm soát và tính linh hoạt vô song.
Các nhà phát triển thực hiện sự thay đổi sẽ đạt được:
- ✓ Độc lập hoàn toàn với AI – Không phụ thuộc vào các cloud API hoặc service bên ngoài.
- ✓ Privacy & Control – Mọi quá trình xử lý đều diễn ra trên máy cục bộ, đảm bảo an toàn dữ liệu.
- ✓ Thực hành AI Development – Tương tác trực tiếp với các mô hình thay vì dựa vào các nền tảng của bên thứ ba.
- ✓ Khả năng tối ưu hóa – Khả năng fine-tune các mô hình AI để tăng hiệu suất và hiệu quả.
- ✓ Khả năng mở rộng mà không tốn chi phí – Việc sử dụng AI không còn phụ thuộc vào mô hình định giá trả tiền theo mức sử dụng.
Khi bối cảnh AI phát triển, local AI không chỉ là một giải pháp thay thế mà còn là tương lai. Bằng cách hiểu cách triển khai, tối ưu hóa và xây dựng với các self-hosted model, các nhà phát triển có thể thoát khỏi các hạn chế của đám mây và mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI.
Bạn đã sẵn sàng để tự mình sử dụng AI chưa? Hãy bắt đầu thôi!
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Software engineer muốn phát triển ứng dụng bằng cách sử dụng các local LLM như Qwen và DeepSeek.
- ✓ Các Full-stack developer muốn tích hợp các mô hình LLM vào các ứng dụng web.
- ✓ Sinh viên và researcher đang khám phá việc thực hiện các mô hình local AI.
- ✓ Các lập trình viên Python đang tìm cách tích hợp AI vào các dự án của họ.
- ✓ AI/ML beginner muốn có kinh nghiệm thực tế trong AI development.