Nhập từ khóa để tìm kiếm trong 371+ bài viết và chuyên đề…
Phân tích bài toán kinh tế học AI (FinOps TCO), so sánh chi phí Cloud API vs Self-Hosted SLMs và bản thiết kế kiến trúc Hybrid AI định hình năm 2026.
Tóm tắt điều hành kiến trúc AI Data Pipeline & GraphRAG doanh nghiệp: giải pháp vượt qua bẫy Naive RAG, cắt giảm 62% chi phí hạ tầng và triệt tiêu ảo giác.
Thiết kế kiến trúc Hybrid AI hai tầng: định tuyến 80% truy vấn về cụm SLM cục bộ (vLLM v0.7+) trong 35ms và chỉ chuyển tiếp bài toán phức tạp lên Frontier LLM.
Kiến trúc triển khai SLM quy mô doanh nghiệp: PagedAttention v2, nén KV Cache với MLA, lượng tử hóa AWQ và FP8, Multi-LoRA động và cổng CI/CD LLM-as-a-judge.
Hướng dẫn tối ưu hóa suy luận LLM cho môi trường doanh nghiệp: cơ chế phân trang bộ nhớ PagedAttention, RadixAttention prefix caching và Speculative Decoding.
Hướng dẫn bảo vệ hệ thống trước OWASP LLM 2026 Top 10, thiết lập LLM Firewalls (NeMo, Lakera), cô lập Agent Sandbox và xây dựng hệ thống điều phối chi phí với vLLM/SGLang local fallback.
Cẩm nang thực chiến giúp kỹ sư AI huấn luyện QLoRA, chắt lọc tri thức DeepSeek-R1, căn chỉnh DPO/GRPO và tối ưu hóa SLMs (1B-14B) trên hạ tầng tự host vLLM.
Phân tích toàn diện kiến trúc Data Pipeline cho AI chuẩn 2027 SOTA: Từ xử lý dữ liệu phi cấu trúc, LanceDB Zero-Copy Lakehouse, GraphRAG, đến Streaming CDC, Bảo mật và Evals CI/CD.
Phân tích kiến trúc chuyên sâu về Phân Tách Prefill-Decode (PD Disaggregation) trong phục vụ LLM: Tách rời tài nguyên tính toán và băng thông bộ nhớ, truyền tải KV cache zero-copy qua mạng RoCEv2 400Gbps, kết hợp DeepSeek-V3 MLA và …
Phân tích kiến trúc chuyên sâu về SGLang EAGLE-2 Speculative Decoding: Nội suy đặc trưng đa tầng, cơ chế kiểm chứng Tree-Attention động, tăng tốc sinh token gấp 3.5 lần trên NVIDIA H100 và chuẩn hóa hạ tầng suy luận LLM.
Phân tích kiến trúc chuyên sâu về Multi-Head Latent Attention (MLA) trên DeepSeek-V3: nén không gian tiềm ẩn low-rank, giảm 75% dung lượng VRAM, phân tách RoPE và tối ưu suy luận phân tán.
Context-aware routing in vLLM with Multi-Head Latent Attention (MLA), compressing GPU VRAM by 75% and cutting TTFT latency by 65% for multi-turn AI agents.
Architect a high-throughput distributed Go API Gateway for vLLM clusters with PagedAttention, Prefill-Decode disaggregation, and GPU VRAM sizing formulas.
Bản tổng hợp Tech Radar Tháng 8/2026: Phân tích kiến trúc Stateless Model Context Protocol (MCP 2.0), kiểm thử đồng thời xác định với Go synctest, tối ưu hóa vLLM MLA KV Cache, và bảo mật kernel eBPF Tetragon.
Prompt engineering vs fine-tuning vs RAG: a clear 2026 decision framework for style, cost, and latency trade-offs. Hướng dẫn thực chiến và phân tích kiến.