#llmops

What AI Engineering Actually Looks Like in Production

AI engineering là lĩnh vực xây dựng các hệ thống sản xuất dựa trên foundation models, bao gồm các công việc như retrieval, context engineering, đánh giá (evals), guardrails, tối ưu chi phí và độ trễ, cùng LLMOps – những yếu tố biến các bản demo thành hệ thống hoạt động ổn định dưới lưu lượng truy cập thực tế.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu rõ cách chuyển từ các mô hình demo đẹp từ phòng thí nghiệm sang hệ thống thực tế chịu áp lực, từ đó tối ưu hóa hiệu suất, an toàn và kinh tế trong việc triển khai sản phẩm.

4 Speculative Decoding Variants

...covered with tradeoffs in production.

Open Source or Commercial LLM Observability: How Do You Choose?

Việc lựa chọn giữa nền tảng open-source Opik và các giải pháp thương mại cho LLM observability phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể. Opik cung cấp tính năng evaluation và monitoring với chi phí thấp hơn nhưng đòi hỏi tự triển khai và bảo trì, trong khi các giải pháp thương mại như DataDog hay New Relic cung cấp dịch vụ hỗ trợ đầy đủ nhưng chi phí cao hơn đáng kể. Các công ty lớn với đội ngũ kỹ thuật mạnh có thể cân nhận Opik để tiết kiệm chi phí, trong khi các startup nhỏ hơn nên chọn giải pháp thương mại để tối ưu hóa nguồn lực. Cần đánh giá nhu cầu monitoring, scale sử dụng và ngân sách trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt giữa giải pháp open-source và commercial cho việc quan sát LLM để chọn lựa phù hợp với nhu cầu dự án.

How Smart Model Routing Can Cut LLM Costs by 10X

Cost reduction isn’t a given. It also depends on the types of requests the application receives, the price difference between models, and how well the routing system performs. In this article, we are going to look at various aspects

Scaling Agents in Europe & The Middle East: Lessons from Schneider Electric, Vodafone, and monday.com

Các công ty Schneider Electric, Vodafone và monday.com đang mở rộng việc sử dụng AI agents trên thị trường Châu Âu và Trung Đông để hỗ trợ sản xuất và dịch vụ. Họ đã xây dựng một nền tảng agent chung áp dụng LLMOps để quản lý vòng đời mô hình và triển khai đồng nhất. Kiến trúc multi-agent được thiết kế với khả năng quan sát, đánh giá và kiểm soát mạnh mẽ, giúp giảm thời gian phản hồi và tăng độ tin cậy của các quy trình tự động. Khi mở rộng agents, việc đầu tư vào nền tảng chia sẻ và thực hành LLMOps là then chốt để duy trì sự nhất quán và dễ dàng mở rộng quy mô. Ngoài ra, việc tích hợp các công cụ quan sát và đánh giá vào quy trình phát triển giúp các đội phát hiện sớm vấn đề và tối ưu hiệu suất agents.

Bài viết này cung cấp bài học thực tế về triển khai AI quy mô lớn từ các tập đoàn hàng đầu như Schneider Electric và Vodafone, giúp lập trình viên nắm vững kiến thức về LLMOps và kiến trúc đa tác nhân.

Self-Hosted or SaaS: How Should You Deploy Your LLM Observability Platform?

Bài viết, được cập nhật lần cuối vào 1 September 2026, nhấn mạnh rằng quyết định giữa tự triển khai và dùng dịch vụ SaaS cho nền tảng quan sát LLM chủ yếu được xác định bởi quy định về nơi dữ liệu sản xuất được phép lưu trữ. Khi dữ liệu phảiอยู่ trong biên độ pháp lý cụ thể (ví dụ: GDPR, HIPAA hoặc quy định địa phương), việc tự triển khai trên cơ sở hạ tầng riêng cho phép kiểm soát đầy đủ về vị trí lưu trữ và mã hoá, nhưng đòi hỏi đội ngũ DevOps đầu tư thêm khoảng 20‑30% thời gian để quản lý cập nhật, bản vá và giám sát hạ tầng. Ngược lại, việc chọn giải pháp SaaS thường giảm tải hoạt động xuống dưới 10% công sức và cung cấp tích hợp sẵn với các công cụ như OpenTelemetry, Prometheus và Grafana, tuy nhiên đội ngroup phải chấp nhận rủi ro về trễ truyền dữ liệu và sự phụ thuộc vào chính sách lưu trữ của nhà cung cấp. Bài viết đưa ra con số cụ thể: các đội ngũ sử dụng SaaS báo cáo giảm chi phí hạ tầng trung bình 35% so với tự triển khai, nhưng chi phí hàng tháng mỗi GB dữ liệu quan sát có thể tăng lên 0,12 USD khi vượt qua ngưỡng miễn phí của nhà cung cấp.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách lựa chọn giữa triển khai riêng (self-hosted) hay dịch vụ như một dịch vụ (SaaS) cho nền tảng quan sát mô hình ngôn ngữ tự học (LLM), vì quyết định này ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn dữ liệu, chi phí vận hành và sự linh hoạt trong quản lý hệ thống của dự án.

Who Should Own AI Quality and LLM Evaluation in Your Organization?

Who Should Own AI Quality and LLM Evaluation in Your Organization? Three ownership models, the conditions each one needs, and how to tell which you are already running. AI quality ownership is one of …

LangChain's Second Birthday

Reflections on how LangChain has evolved — including our products, ecosystem, and community — over the past two years, and where we're headed next.

CISA warns of hackers exploiting critical MLflow vulnerability

CISA cảnh báo các cơ quan liên bang về việc tin tặc khai thác lỗ hổng nghiêm trọng trong nền tảng AI mã nguồn mở MLflow.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI hoặc sử dụng MLflow trong dự án cần đọc để hiểu cách bảo mật hệ thống của mình trước nguy cơ tấn công từ lỗ hổng mới này, tránh bị xâm nhập và ảnh hưởng đến tính bảo mật, độ tin cậy của dự án.

Continuous Batching in LLMs

Kỹ thuật "continuous batching" giúp vLLM tăng throughput lên 23 lần và hiện là bộ lập lịch mặc định trong hầu hết các hệ thống phục vụ mô hình ngôn ngữ lớn.

Một lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất và chi phí của các ứng dụng AI sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng batching liên tục để giảm thời gian phản hồi và tối ưu hóa tài nguyên.

Building a Production RAG Assistant on DigitalOcean

Hướng dẫn từng bước xây dựng trợ lý RAG sản xuất trên DigitalOcean, bao gồm cơ sở tri thức, định tuyến mô hình, bảo vệ an toàn (guardrails) và đánh giá (evals) trong workshop HelpBot.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng AI thực tế với kiến trúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) và muốn triển khai trên môi trường sản phẩm an toàn, hiệu quả, bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng từ khái niệm đến triển khai trên DigitalOcean với các tính năng như quản lý cơ sở kiến thức, lọc dữ liệu và đánh giá hiệu suất.

LLMOps and platform engineering: Who should own the AI pipeline?

Vài năm trước, đưa một mô hình vào sản xuất chỉ cần sự phối hợp giữa nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư DevOps và một bộ công cụ hạn chế: đào tạo, kiểm thử, triển khai.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng và quản lý các AI pipeline từ góc độ kỹ thuật, từ việc tích hợp mô hình ML vào ứng dụng đến tối ưu hóa hiệu suất và bảo trì, giúp họ có thể tự tin đóng góp vào việc triển khai và mở rộng hệ thống AI hiệu quả hơn.

Dynatrace and Arize bring full-lifecycle observability to AI applications

Dynatrace và Arize hợp tác cung cấp khả năng quan sát toàn diện vòng đời AI, tích hợp đánh giá gốc AI, instrumentation mở và quan sát thống nhất, giúp doanh nghiệp đánh giá, vận hành và cải tiến liên tục các ứng dụng AI từ phát triển đến sản xuất ở quy mô doanh nghiệp.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp công nghệ giám sát toàn chu kỳ (end-to-end) từ thiết kế đến triển khai thực tế, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của ứng dụng AI mà không cần phải viết thêm nhiều code mới.

What You Cannot See Will Break Your LLM App: A Practitioner Guide to Production Observability

Để vận hành ứng dụng LLM hiệu quả, bạn cần quan sát không chỉ các chỉ số truyền thống mà còn theo dõi sự thay đổi chất lượng (quality drift), lỗi prompt (prompt failures) và hiệu suất AI trong sản xuất.

Làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn trong sản xuất, bạn cần biết rằng lỗi không phải chỉ xuất hiện khi người dùng báo cáo—chúng có thể giấu mình trong dữ liệu, phản hồi hoặc hiệu suất ẩn trong từng request, khiến ứng dụng AI "chạy" nhưng vẫn bị rủi ro không đáng có.