hr.trung
Rìu Bạc
Anh em làm AI / ML Engineer chắc chắn không thể bỏ qua cuốn sách “xịn sò” này: Introduction to Machine Learning Systems — được phát hành miễn phí bởi Harvard, và sắp tới sẽ được MIT Press in chính thức.
Điểm đặc biệt của sách là không lý thuyết suông, không kiểu “train model trên Colab rồi dừng lại”. Đây là tài liệu được xây dựng từ khóa học CS249r tại Harvard, do GS. Vijay Janapa Reddi (người từng dẫn dắt nhiều dự án AI tại Google và Qualcomm) biên soạn.
💡 Nội dung nổi bật:
• ML System Foundations: Cách thiết kế kiến trúc end-to-end cho hệ thống ML, bao gồm ingestion, feature store, model serving, monitoring.
• Deep Learning Primer: Giải thích rõ các kiến trúc CNN, Transformer và phân tích trade-off giữa accuracy, latency và cost khi triển khai thực tế.
• AI Workflows: Quy trình làm việc trong team ML — từ experimentation, versioning, đến CI/CD cho model.
• Data Engineering for ML: Kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn, data validation, tránh data leakage trong pipeline.
• Distributed Training: Từ data/model parallelism đến ZeRO, FSDP — có luôn phần giải thích toán nền tảng.
• Performance Engineering: Quantization, pruning, TorchScript/ONNX, tối ưu hiệu năng trên CPU/GPU/TPU.
• Tương lai AI: AGI systems, Small Language Models (SLMs), Vision-Language Models (VLMs) — những xu hướng đang định hình 2025.
Cuốn này cực hợp với bạn nếu:
• Đang làm ML engineer nhưng muốn hiểu sâu hơn về hệ thống production thực tế.
• Muốn chuyển hướng từ data science sang ML engineering.
• Chuẩn bị phỏng vấn tại FAANG hoặc các startup AI phức tạp.
Link tải PDF (miễn phí):
www.mlsysbook.ai
Một tài liệu đáng để in ra đọc dần, vì nó không chỉ giúp bạn hiểu cách “train model”, mà còn giúp bạn xây dựng, triển khai và tối ưu cả một hệ thống AI production đúng nghĩa.
Nếu anh em nào đang nghiêm túc với sự nghiệp AI Engineer 2025, thì đây chính là cuốn “gối đầu giường” đáng đọc nhất năm nay.
💡 Nội dung nổi bật:
• ML System Foundations: Cách thiết kế kiến trúc end-to-end cho hệ thống ML, bao gồm ingestion, feature store, model serving, monitoring.
• Deep Learning Primer: Giải thích rõ các kiến trúc CNN, Transformer và phân tích trade-off giữa accuracy, latency và cost khi triển khai thực tế.
• AI Workflows: Quy trình làm việc trong team ML — từ experimentation, versioning, đến CI/CD cho model.
• Data Engineering for ML: Kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn, data validation, tránh data leakage trong pipeline.
• Distributed Training: Từ data/model parallelism đến ZeRO, FSDP — có luôn phần giải thích toán nền tảng.
• Performance Engineering: Quantization, pruning, TorchScript/ONNX, tối ưu hiệu năng trên CPU/GPU/TPU.
• Tương lai AI: AGI systems, Small Language Models (SLMs), Vision-Language Models (VLMs) — những xu hướng đang định hình 2025.
Cuốn này cực hợp với bạn nếu:
• Đang làm ML engineer nhưng muốn hiểu sâu hơn về hệ thống production thực tế.
• Muốn chuyển hướng từ data science sang ML engineering.
• Chuẩn bị phỏng vấn tại FAANG hoặc các startup AI phức tạp.
Link tải PDF (miễn phí):
ML Systems Textbook
www.mlsysbook.ai
Một tài liệu đáng để in ra đọc dần, vì nó không chỉ giúp bạn hiểu cách “train model”, mà còn giúp bạn xây dựng, triển khai và tối ưu cả một hệ thống AI production đúng nghĩa.
Nếu anh em nào đang nghiêm túc với sự nghiệp AI Engineer 2025, thì đây chính là cuốn “gối đầu giường” đáng đọc nhất năm nay.
Junior Moderator
