DỰ TOÁN CHI PHÍ DỰ ÁN
Hệ thống phát hiện nội dung độc hại (Toxic Content
Detection) ⚠️
Thời gian thực hiện: 24 tuần (6 tháng) | Tổng nhân sự: 6 người
2.4.1. Chi phí nhân sự
# Vai trò SL Thời
gian
Giờ/tuần Đơn giá
(VND/giờ)
Thành tiền
(VND)
1 PM kiêm Data
Analyst
1 24 tuần 40 180.000 172.800.000
2 ML Engineer
(Full-stack AI)
1 16 tuần 40 200.000 128.000.000
3 Fullstack
Developer
1 14 tuần 40 150.000 84.000.000
4 Data Collector &
Annotator
1 14 tuần 40 80.000 44.800.000
5 QA kiêm Security
& Tech Writer
1 10 tuần 40 130.000 52.000.000
6 ML/Data Intern
(Hỗ trợ)
1 12 tuần 32 60.000 23.040.000
Tổng chi phí
nhân sự
6 504.640.000
**Data Collector & Annotator:** Thu thập dữ liệu toxic từ các nguồn (mạng xã hội,
forum, comment...), làm sạch, gắn nhãn (toxic / non-toxic / loại toxic) trên Label Studio.
Phối hợp với PM và ML Engineer để đảm bảo chất lượng dataset. Tham gia 14 tuần — từ
đầu dự án đến khi dataset đủ lớn để training.
2.4.2. Chi phí thiết bị và phần mềm
A. Thiết bị phần cứng
# Thiết bị SL Đơn giá (VND) Thành tiền (VND)
1 Laptop 3 18.000.000 54.000.000
2 Google Colab Pro+ (2 TK × 5
tháng)
2 1.200.000/tháng 12.000.000
3 Ổ cứng SSD 1TB 1 2.500.000 2.500.000
Tổng thiết bị 68.500.000
B. Phần mềm
# Phần mềm License Chi phí (VND)
1 Python, Jupyter, PyTorch Open Source 0
2 HuggingFace Transformers Open Source 0
3 Label Studio (gắn nhãn dữ liệu) Open Source 0
4 FastAPI, Streamlit Open Source 0
5 VS Code, GitHub, Notion Free 0
6 Google Cloud Platform (deploy) Pay-per-use 15.000.000
Tổng phần mềm 15.000.000
Tổng thiết bị & phần mềm: 83.500.000 VND
2.4.3. Tổng hợp dự toán
Hạng mục Chi phí (VND)
Nhân sự 504.640.000
Thiết bị & Phần mềm 83.500.000
Tổng chi phí 588.140.000
Dự phòng rủi ro (10%) 58.814.000
Tổng dự toán cuối cùng 646.954.000
2.4.4. Tech Stack
Tầng Công nghệ
Data Label Studio · Pandas · underthesea/pyvi
Model HuggingFace Transformers · PhoBERT/BERT · PyTorch
Training Google Colab Pro+ (GPU A100/V100)
API FastAPI
UI Streamlit
Deploy Google Cloud Run · Docker
DevOps GitHub · Notion

Preview text:

DỰ TOÁN CHI PHÍ DỰ ÁN

Hệ thống phát hiện nội dung độc hại (Toxic Content Detection) ⚠️

Thời gian thực hiện: 24 tuần (6 tháng) | Tổng nhân sự: 6 người

2.4.1. Chi phí nhân sự

#

Vai trò

SL

Thời gian

Giờ/tuần

Đơn giá (VND/giờ)

Thành tiền (VND)

1

PM kiêm Data Analyst

1

24 tuần

40

180.000

172.800.000

2

ML Engineer (Full-stack AI)

1

16 tuần

40

200.000

128.000.000

3

Fullstack Developer

1

14 tuần

40

150.000

84.000.000

4

Data Collector & Annotator

1

14 tuần

40

80.000

44.800.000

5

QA kiêm Security & Tech Writer

1

10 tuần

40

130.000

52.000.000

6

ML/Data Intern (Hỗ trợ)

1

12 tuần

32

60.000

23.040.000

Tổng chi phí nhân sự

6

504.640.000

**Data Collector & Annotator:** Thu thập dữ liệu toxic từ các nguồn (mạng xã hội, forum, comment...), làm sạch, gắn nhãn (toxic / non-toxic / loại toxic) trên Label Studio. Phối hợp với PM và ML Engineer để đảm bảo chất lượng dataset. Tham gia 14 tuần — từ đầu dự án đến khi dataset đủ lớn để training.

2.4.2. Chi phí thiết bị và phần mềm

A. Thiết bị phần cứng

#

Thiết bị

SL

Đơn giá (VND)

Thành tiền (VND)

1

Laptop

3

18.000.000

54.000.000

2

Google Colab Pro+ (2 TK × 5 tháng)

2

1.200.000/tháng

12.000.000

3

Ổ cứng SSD 1TB

1

2.500.000

2.500.000

Tổng thiết bị

68.500.000

B. Phần mềm

#

Phần mềm

License

Chi phí (VND)

1

Python, Jupyter, PyTorch

Open Source

0

2

HuggingFace Transformers

Open Source

0

3

Label Studio (gắn nhãn dữ liệu)

Open Source

0

4

FastAPI, Streamlit

Open Source

0

5

VS Code, GitHub, Notion

Free

0

6

Google Cloud Platform (deploy)

Pay-per-use

15.000.000

Tổng phần mềm

15.000.000

Tổng thiết bị & phần mềm: 83.500.000 VND

2.4.3. Tổng hợp dự toán

Hạng mục

Chi phí (VND)

Nhân sự

504.640.000

Thiết bị & Phần mềm

83.500.000

Tổng chi phí

588.140.000

Dự phòng rủi ro (10%)

58.814.000

Tổng dự toán cuối cùng

646.954.000

2.4.4. Tech Stack

Tầng

Công nghệ

Data

Label Studio · Pandas · underthesea/pyvi

Model

HuggingFace Transformers · PhoBERT/BERT · PyTorch

Training

Google Colab Pro+ (GPU A100/V100)

API

FastAPI

UI

Streamlit

Deploy

Google Cloud Run · Docker

DevOps

GitHub · Notion