Chia Sẻ Khóa Học AI/LLM Deployment Engineer (Local & Offline) [Khóa 5528 A]
Chạy các Model mạnh mẽ ở local và miễn phí | Chạy các LLM phức tạp một cách riêng tư | AI Platform | Hardware Tweak | ComfyUI | RAG.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Fine Tuning một Model Local.
- ✓ RAG.
- ✓ Agent.
- ✓ Local Coding Agent trong VS Code.
- ✓ Video Generation bằng ComfyUI.
- ✓ Image Generation bằng ComfyUI.
- ✓ AI/LLM Deployment bằng cách sử dụng nhiều công cụ hiện đại.
- ✓ STT sử dụng Whiper, Faster Whisper, Distil-Whisper.
- ✓ llama.cpp và Ollama.
- ✓ Các khái niệm Inference nâng cao.
- ✓ Sử dụng GPU đơn cũng như thiết lập đa GPU cho các Local AI Tool.
- ✓ Vision Language, TTS, OCR, model và hơn thế nữa.
Giải phóngAI: Vận hành, sở hữu và kiểm soát AI/LLM của bạn tại Local.
* Làm chủ Local Inference & Private AI *
Hãy ngừng thuê trí tuệ nhân tạo. Hãy bắt đầu kiến tạo nó.
Hướng dẫn toàn diện về Hosting, tối ưu hóa và xây dựng các hệ thống AI độc lập.
Kỷ nguyên của "API Wrapper" đang kết thúc.
Chúng ta đang sống trong một thời điểm then chốt của công nghệ. Trong vài năm qua, cách tiếp cận tiêu chuẩn đối với Trí tuệ Nhân tạo là sự phụ thuộc. Các nhà phát triển gửi dữ liệu của họ lên một public cloud, trả phí cho mỗi token và hy vọng thông tin độc quyền của họ vẫn được bảo mật.
Nhưng ngành công nghiệp đang thay đổi. Các công ty và kỹ sư có tầm nhìn xa nhất đang nhận ra rằng sức mạnh thực sự không nằm ở việc thuê trí tuệ nhân tạo từ một tập đoàn công nghệ khổng lồ, mà nằm ở việc tự mình hosting và quản lý nó.
Chào mừng bạn đến với "Engine Room" của cuộc cách mạng AI.
Khóa học này không chỉ đơn thuần là viết các prompt vào một chatbox. Đây là một khóa học chuyên sâu, tập trung vào kỹ thuật, đi sâu vào kiến trúc của Local AI . Khóa học được thiết kế để biến bạn từ một người dùng API của bên thứ ba thành một architect của các hệ thống AI độc lập, riêng tư và hiệu suất cao.
Những kỹ năng bạn sẽ làm chủ:
Trong chương trình học toàn diện này, chúng ta sẽ loại bỏ những khái niệm trừu tượng để đi sâu vào vấn đề cốt lõi. Bạn sẽ học được:
- ✓ Hardware Reality: Cách vượt qua những hạn chế của VRAM, băng thông bộ nhớ và compute core. Chúng tôi sẽ làm sáng tỏ cuộc tranh luận "CPU vs. GPU", hướng dẫn bạn cách chạy các tác vụ xử lý dữ liệu quy mô lớn trên phần cứng dành cho người tiêu dùng bằng các kỹ thuật quantization nâng cao.
- ✓ Optimization Layer: Bạn sẽ nắm vững các format xác định local inference hiện đại - GGUF, Safetensors và ONNX, và học cách đánh đổi độ chính xác lấy tốc độ mà không làm mất đi "linh hồn" của các mô hình.
Tại sao nên chọn khóa học này?
Đây không chỉ là một tập hợp các bài hướng dẫn; mà còn là một khoản đầu tư vào chủ quyền kỹ thuật số của bạn.
Khi kết thúc hành trình này, bạn sẽ sở hữu một bộ kỹ năng hiếm có và sinh lợi: khả năng triển khai các giải pháp AI an toàn, riêng tư và tiết kiệm chi phí mà không cần kết nối internet hoặc thẻ tín dụng. Bạn sẽ hiểu được những điểm phức tạp về mặt pháp lý của open-source licensing, đạo đức về dữ liệu riêng tư và technical engineering cần thiết để làm cho AI hoạt động nhanh chóng và đáng tin cậy.
Các công cụ của tương lai là những công cụ mở, local và phi tập trung. Câu hỏi đặt ra là: Bạn đã sẵn sàng nắm quyền kiểm soát chưa?
Hãy tham gia khóa học ngay hôm nay. Hãy giải phóng sức mạnh AI của bạn.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02. Phần cứng, Thiết lập & Chuẩn bị Môi trường.
- ✓ 03. Speech To Text (STT).
- ✓ 04. Bức tranh tổng quan về AI/LLM hiện nay.
- ✓ 05. Hiểu các Nền tảng LLM.
- ✓ 06. Các Chủ đề LLM Nâng cao.
- ✓ 07. Local AI in Action: Sự hài lòng tức thì.
- ✓ 08. Local AI In Action: "Command Line" Core (Engine Room).
- ✓ 09. Local AI In Action: "Frontend" Phase (Xây dựng Cockpit).
- ✓ 10. Local AI In Action: "Power User" & Production Phase.
- ✓ 11. Local AI In Action: "Alchemist" Phase (Fine-Tuning).
- ✓ 12. Các Khái niệm bổ sung.
- ✓ 13. Local AI In Action: "Architect" Phase (ComfyUI & Visual Programming).
- ✓ 14. Local Developer Experience (Personal Copilot - Local).
- ✓ 15. Tăng tốc AI của bạn: RAG, Agents & Tools.
- ✓ 16. Perception & Voice: Giving Trao cho AI đôi mắt và đôi tai.
- ✓ 17. Sử dụng nhiều GPU.
- ✓ 18. Kết thúc khóa học.
Khóa học này dành cho:
- ✓ Sinh viên/người mới bắt đầu muốn học cách deploy AI/LLM local trên PC của họ.
- ✓ Sinh viên/người mới bắt đầu muốn tìm hiểu sâu về các khái niệm AI/LLM.
- ✓ Các chuyên gia và Researcher coi trọng quyền riêng tư.
- ✓ Những người đam mê công nghệ và Non-Programmer.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU