K3 — Ngày 1: Khám Phá LLM API (9h00–13h00)

Xem hướng dẫn step-by-step ở website: https://codelabs.vlearn.dev/codelab/day1-lab-llm-api-foundation Đăng nhập bằng tài khoản vlearn đã được kích hoạt:

• Tên tài khoản: mail vinuni
• Mật khẩu: mã số sinh viên

Mục Tiêu

Sau buổi lab này, bạn sẽ:

• Gọi được OpenAI Chat Completions API và hiểu các tham số sinh text quan trọng (temperature, top_p, max_tokens)
• So sánh GPT-4o và GPT-4o-mini về chất lượng, độ trễ và chi phí
• Dùng system prompt để định hình persona của model
• Đếm token bằng tiktoken và tính chi phí chính xác theo giá input/output
• Xây dựng chatbot streaming có lịch sử hội thoại và retry chịu lỗi
• Ghép tất cả thành một trợ lý CLI hoàn chỉnh (mini-project)

Cách làm bài: mở LAB_GUIDE.md và làm theo từng bước — mỗi block có checkpoint theo giờ để bạn tự biết mình đang đúng tiến độ.

---

Cài Đặt

Yêu cầu

• Python 3.10+
• API key để chạy thủ công (toàn bộ kiểm thử dùng mock, không cần key) — một trong hai:
  • OpenAI API key, hoặc
  • NVIDIA NIM key — miễn phí, đăng ký ~5 phút tại build.nvidia.com: xem hướng dẫn từng bước ở LAB_GUIDE.md — Phụ lục B

Tạo môi trường ảo & cài thư viện

macOS / Linux:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Windows (PowerShell):

python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt

Nếu PowerShell chặn script, chạy một lần Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser, hoặc dùng Command Prompt với lệnh .venv\Scripts\activate.bat.

Thiết lập API key qua file .env

Chỉ cần cho phần chạy thật — pytest không cần key.

cp .env.example .env             # Windows: copy .env.example .env

Mở .env và thay sk-your-key-here bằng key thật.

Code trong template.py đã gọi sẵn load_dotenv() nên key trong .env được nạp tự động. File .env đã nằm trong .gitignore — tuyệt đối không commit hoặc chia sẻ API key.

---

Lịch Trình & Checkpoint

Giờ	Hoạt động	Checkpoint
9h00–10h00	Mở đầu + setup môi trường	CP0: pytest tests/ -v chạy được (tests fail là đúng — bạn chưa code)
10h00–10h40	Block 1 — API cơ bản: Task 1.1, 1.2, 1.3	CP1 (10h40): pytest tests/test_part1.py -v
10h40–11h20	Block 2 — System prompt & token: Task 2.1, 2.2, 2.3	CP2 (11h20): pytest tests/test_part2.py -v
11h20–11h30	☕ Giải lao	—
11h30–12h10	Block 3 — Streaming & retry: Task 3.1, 3.2	CP3 (12h10): pytest tests/test_part3.py -v
12h10–12h50	Block 4 — Mini-project: run_assistant	CP4 (12h50): pytest tests/test_part4.py -v
12h50–13h00	Wrap-up: hoàn thiện exercises.md, chấm điểm, nộp bài	python grade.py

Chi tiết từng bước của mỗi block: xem LAB_GUIDE.md.

---

Cấu Trúc Thư Mục

K3-Day01-LLM-API-Exploration/
├── README.md            # File này — tổng quan, lịch trình, chấm điểm
├── LAB_GUIDE.md         # Hướng dẫn chi tiết từng bước + checkpoint
├── exercises.md         # Phiếu bài tập & phản ánh (9 câu)
├── template.py          # Nơi bạn viết code — điền các TODO
├── grade.py             # Chấm điểm tự động
├── requirements.txt
└── tests/
    ├── test_part1.py    # Checkpoint 1
    ├── test_part2.py    # Checkpoint 2
    ├── test_part3.py    # Checkpoint 3
    └── test_part4.py    # Checkpoint 4 + Demo tự động

---

Chạy Kiểm Thử

# Từng checkpoint
pytest tests/test_part1.py -v

# Toàn bộ
pytest tests/ -v

Tất cả kiểm thử dùng unittest.mock — không cần API key thật.

---

Chấm Điểm Tự Động (100 điểm)

python grade.py

Tiêu chí	Cách chấm	Điểm
CP1 — Part 1: API cơ bản	tests/test_part1.py	15
CP2 — Part 2: System prompt & token	tests/test_part2.py	15
CP3 — Part 3: Streaming & retry	tests/test_part3.py	15
CP4 — Part 4: Mini-project cơ bản	tests/test_part4.py -k Basic	15
Demo — kịch bản hội thoại tự động	tests/test_part4.py -k Scenario	15
exercises.md — 9 câu phản ánh	Đếm số câu đã trả lời	25
Tổng		100

Điểm mỗi nhóm tỷ lệ với số test pass, nên làm được đến đâu có điểm đến đó. Điểm exercises là điểm hoàn thành; chất lượng nội dung giảng viên có thể điều chỉnh sau.

---

Hướng Dẫn Nộp Bài

# 1. Tạo folder solution và copy bài làm
mkdir -p solution
cp template.py solution/solution.py
cp exercises.md solution/exercises.md

# 2. Chấm thử lần cuối (grade.py sẽ ưu tiên chấm folder solution)
python grade.py

# 3. Zip folder solution
zip -r solution.zip solution/

# 4. Đổi tên thành <mã sinh viên>_lab_1.zip và upload lên LMS

Cấu trúc folder solution trước khi zip:

solution/
├── solution.py      # template.py đã hoàn thiện
└── exercises.md     # 9 câu đã trả lời

---

Danh Sách Kiểm Tra Nộp Bài

• pytest tests/ -v — các checkpoint đều pass
• python grade.py — xem điểm, mục tiêu ≥ 75/100
• solution/exercises.md — cả 9 câu đã trả lời
• solution/solution.py — bản code cuối cùng
• Đã zip và đổi tên đúng quy định trước khi upload LMS