Hướng dẫn LLM

Tìm hiểu cách Docker Model Runner đơn giản hóa việc chạy LLM cục bộ, tăng cường quyền riêng tư, giảm chi phí và tích hợp liền mạch với các công cụ Docker hiện có.

Thiết lập Ollama trong Docker để chạy các LLM cục bộ như Llama và Mistral. Giữ dữ liệu của bạn riêng tư, loại bỏ chi phí API và xây dựng ứng dụng AI hoạt động ngoại tuyến.

Tìm hiểu cách tinh chỉnh FunctionGemma trong chưa đầy 10 phút bằng GPU miễn phí của Kaggle, từ chuẩn bị dữ liệu và đánh giá baseline đến huấn luyện và kiểm định sau tinh chỉnh.

Fine-tune mô hình Gemma mới bằng bộ dữ liệu suy luận tài chính để cải thiện độ chính xác và tiếp nhận phong cách của bộ dữ liệu.

Tìm hiểu cách tinh chỉnh mô hình lập luận mã nguồn mở hàng đầu trên bộ dữ liệu câu hỏi trắc nghiệm y khoa (MCQ) bằng GPU phổ thông.

Tinh chỉnh mô hình lý luận mã nguồn mở đầu tiên trên thế giới trên bộ dữ liệu chuỗi suy nghĩ y khoa để xây dựng các bác sĩ AI tốt hơn trong tương lai.

Tùy biến mô hình GPT-4o Mini để phân loại bài đăng từ Reddit thành nhãn "gây căng thẳng" và "không căng thẳng".

Hướng dẫn từng bước về tinh chỉnh mô hình OpenAI GPT-OSS 20B trên bộ dữ liệu hỏi đáp y khoa nhằm đạt cả độ chính xác và phong cách trả lời.

Tìm hiểu cách truy cập các mô hình lightweight và vision của Llama 3.2 trên Kaggle, tinh chỉnh mô hình trên bộ dữ liệu tùy chỉnh bằng GPU miễn phí, gộp và xuất mô hình lên Hugging Face Hub, và chuyển đổi mô hình đã tinh chỉnh sang định dạng GGUF để có thể dùng cục bộ với ứng dụng Jan.

Tìm hiểu cách tinh chỉnh một mô hình đa phương thức của Meta AI trên bộ dữ liệu sản phẩm Amazon bằng framework Unsloth.

Tìm hiểu cách tinh chỉnh mô hình Llama 4 Scout Instruct trên bộ dữ liệu lập luận y khoa bằng GPU của RunPod.

Hướng dẫn từng bước để fine-tune mô hình lập luận Mistral trên bộ dữ liệu MCQs y khoa bằng framework Transformers.