🎯 Mục tiêu bài học
Chuyển AI models từ notebook sang production là một trong những thách thức lớn nhất. Bài này giới thiệu các concepts và patterns cần thiết.
Sau bài này, bạn sẽ:
✅ Hiểu khái niệm "production gap" giữa prototype và production ✅ Nắm được kiến trúc deployment cơ bản cho AI applications ✅ Biết technology stack cần thiết cho AI deployment ✅ Chạy được FastAPI server đầu tiên với LangChain ✅ Hiểu lộ trình khóa học và các prerequisites cần chuẩn bị
🔍 Production Gap
- Reliability: 99.9% uptime, error recovery
- Scalability: Handle nhiều users đồng thời
- Security: Protect API keys, user data
- Monitoring: Track performance, costs, errors
- Cost: Optimize token usage, caching
Checkpoint
Bạn đã hiểu sự khác biệt giữa prototype và production AI chưa?
📐 Deployment Architecture
Checkpoint
Bạn đã nắm được kiến trúc deployment cơ bản cho AI applications chưa?
🛠️ Technology Stack
| Component | Technology | Purpose |
|---|---|---|
| API Framework | FastAPI | REST API server |
| Containerization | Docker | Packaging & deployment |
| Orchestration | Docker Compose / K8s | Multi-container management |
| Cache | Redis | Response caching |
| Monitoring | LangSmith / W&B | LLM observability |
| Security | API keys, rate limiting | Protection |
| CI/CD | GitHub Actions | Automated deployment |
Checkpoint
Bạn đã biết các technologies chính cần thiết cho AI deployment chưa?
💻 Quick Start: FastAPI + LangChain
1from fastapi import FastAPI2from langchain_openai import ChatOpenAI3from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate45app = FastAPI()6llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")78chain = (9 ChatPromptTemplate.from_messages([10 ("system", "Ban la AI assistant."),11 ("human", "{question}")12 ])13 | llm14)1516@app.post("/chat")17async def chat(question: str):18 response = await chain.ainvoke({"question": question})19 return {"answer": response.content}1# Run2uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000Checkpoint
Bạn đã chạy thử FastAPI server với LangChain chưa?
📝 Lộ trình khóa học
Module 1: API Development
- Bài 1: Giới thiệu (bài này)
- Bài 2: Production Architecture Patterns
- Bài 3: FastAPI Fundamentals
Module 2: Containerization
- Bài 4: FastAPI cho AI Applications
- Bài 5: Docker Basics
- Bài 6: Docker cho AI Apps
Module 3: Monitoring & Operations
- Bài 7: Docker Compose & Multi-service
- Bài 8: Monitoring và Observability
- Bài 9: LangSmith và W&B
Module 4: Security & Scale
- Bài 10: Security và Guardrails
- Bài 11: Cost Optimization
- Bài 12: Capstone Project
Checkpoint
Bạn đã nắm được lộ trình học và chuẩn bị sẵn sàng chưa?
🛠️ Prerequisites
1# Tools can thiet2python --version # 3.10+3docker --version # 24+1pip install fastapi uvicorn langchain langchain-openai2pip install redis python-dotenv pydanticCheckpoint
Bạn đã cài đặt đầy đủ các tools và packages cần thiết chưa?
🎯 Tổng kết
Bài tập
- Setup FastAPI project cơ bản
- Deploy simple LangChain chain qua API
- Test với curl hoặc Postman
Câu hỏi tự kiểm tra
- Tại sao việc chuyển AI model từ notebook sang production lại được gọi là "production gap"? Hãy nêu ít nhất 3 khác biệt chính.
- Deployment pipeline cho AI application thường bao gồm những bước nào từ code đến production?
- API-first approach mang lại lợi ích gì khi deploy AI models so với việc chạy trực tiếp trên notebook?
- Những tools và requirements cần thiết nào được đề cập trong bài để bắt đầu học khóa AI Deployment?
🎉 Tuyệt vời! Bạn đã hoàn thành bài học Giới thiệu AI Deployment!
Tiếp theo: Chúng ta sẽ tìm hiểu các Production Architecture Patterns để thiết kế hệ thống AI scalable.