Xây dựng Local Private AI Stack: Self-Hosted LLMs và RAG

Khi AI trở nên thiết yếu đối với các quy trình làm việc hiện đại, việc gửi dữ liệu nhạy cảm đến các nhà cung cấp public cloud sẽ dẫn đến những rủi ro lớn về quyền riêng tư. Việc vận hành local AI stack riêng cho phép đội ngũ của bạn tận dụng các mô hình mạnh mẽ trong khi vẫn giữ cho dữ liệu nội bộ hoàn toàn bảo mật. Khóa học này hướng dẫn bạn các khái niệm nền tảng để thiết lập một hạ tầng AI private, self-hosted. Bạn sẽ khám phá cách chạy các Large Language Models (LLMs) tại địa phương, xây dựng các API gateway nội bộ bảo mật và triển khai Retrieval-Augmented Generation (RAG) để kết nối AI với các tài liệu nội bộ của bạn. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu các điểm khác biệt cốt lõi giữa triển khai AI dựa trên cloud và local. - Cấu hình hạ tầng nền tảng để self-hosting các mô hình ngôn ngữ lớn. - Thiết kế một pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) sử dụng các vector databases hiện đại. - Thiết lập một API gateway để quản lý và điều hướng các yêu cầu của đội ngũ đến local AI của bạn. - Áp dụng các khái niệm containerization và MLOps cơ bản để triển khai đáng tin cậy. - Thực hành các kiến thức cơ bản về prompt engineering để tối ưu hóa đầu ra của mô hình local. Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ AI và khái niệm kiến trúc thiết yếu trước khi chuyển sang các chiến lược triển khai thực tế. Bạn sẽ đọc qua các kịch bản viết từng bước và các ví dụ cấu hình để hiểu cách mỗi thành phần của một private AI stack kết nối với nhau. Được thiết kế cho người mới bắt đầu, các kỹ sư nền tảng đầy triển vọng và các nhà phát triển muốn tìm hiểu về hạ tầng AI, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm về machine learning trước đó. Hãy bắt đầu xây dựng môi trường AI riêng tư, bảo mật của bạn ngay hôm nay.