mlops

OpenAI AgentKit: รู้จักชุดเครื่องมือสร้าง AI Agent และแนวทางใช้งานในปี 2026

Workshop: GitHub Agentic Workflows (gh-aw) — สร้าง AI Agent ทำงานอัตโนมัติบน GitHub Actions

คู่มือภาษาไทยพร้อมลงมือทำ GitHub Agentic Workflows ตั้งแต่ติดตั้ง CLI, Quickstart, Issue Triage, Safe Outputs, การ Compile, ทดสอบและแก้ปัญหา

Google Agent Platform: Workshop สร้างและ Deploy AI Agent ด้วย Google ADK และ Python

คู่มือภาษาไทยแบบลงมือทำ: Build–Scale–Govern–Optimize, Function Calling, ADK Dev UI, Pytest และ Agent Runtime บน Google Cloud

CI/CD ด้วย GitHub Actions แบบ AI-Native

CI/CD ด้วย GitHub Actions แบบ AI-Native

AI-Native Application: แนวคิดการพัฒนาแอปพลิเคชันที่มี AI เป็น Core Application Logic

ทำความเข้าใจแนวคิด AI-Native Application ตั้งแต่ LLM, RAG, MCP, Agent

Automated Machine Learning (AutoML): สร้างโมเดล Machine Learning แบบอัตโนมัติ

ทำความรู้จัก Automated Machine Learning (AutoML) ตั้งแต่แนวคิด Workflow เครื่องมือยอดนิยม ตัวอย่าง Python ไปจนถึงแนวทางใช้งานจริงและข้อควรระวัง

MLOps: แนวทางพัฒนาและดูแล Machine Learning ใน Production

Qoder Quest Mode: มอบหมายงานพัฒนาซอฟต์แวร์ให้ AI Agent ทำงานแบบ End-to-End

คู่มือการใช้งาน Qoder Quest Mode สำหรับ Agentic Coding ตั้งแต่ Agent Mode, Experts Mode, Spec-driven Development, Worktree, Review ไปจนถึงตัวอย่าง Prompt สำหรับงานจริง

Kiro กับการพัฒนาแบบ Spec-Driven Development (SDD)

ทำความรู้จัก Kiro และแนวทาง Spec-Driven Development ที่ช่วยเปลี่ยน Requirement ให้เป็น Design, Tasks และ Implementation อย่างเป็นระบบ เหมาะกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมกับ AI Agent

การตั้งค่า vLLM บน DigitalOcean GPU Droplet

คู่มือติดตั้งและใช้งาน vLLM บน DigitalOcean ตั้งแต่เลือก GPU, เตรียม Docker, รัน OpenAI-Compatible API, เชื่อมต่อด้วย Python และวางระบบสำหรับ Production

พัฒนา AI App ด้วย Next.js ควรเลือกใช้ AI Stack อะไร?

แนวทางเลือก AI SDK, โมเดลภาษา, ฐานข้อมูลเวกเตอร์ และสถาปัตยกรรมสำหรับสร้าง AI Application ด้วย Next.js ตั้งแต่ต้นแบบจนถึง Production