Hướng dẫn LLM

Hướng dẫn từng bước để thiết lập môi trường, xử lý bộ dữ liệu MRI, tinh chỉnh mô hình và đánh giá hiệu năng.

Tìm hiểu cách tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ–thị giác Ministral 3 cho phân loại ảnh X-quang bằng LoRA, công cụ Hugging Face, prompt tùy chỉnh và TRL.

Khám phá dòng LLM mới của Microsoft và nâng độ chính xác mô hình từ 65% lên 86% bằng cách tinh chỉnh trên bộ dữ liệu phân loại thương mại điện tử.

Hướng dẫn từng bước để fine-tune mô hình lập luận tối tân Phi-4 Reasoning trên bộ dữ liệu Hỏi & Đáp tài chính trong chưa đầy 10 phút.

Fine-tune Qwen3‑VL‑8B trên sơ đồ mạch điện tử bằng LoRA. Tìm hiểu toàn bộ quy trình từ chuẩn bị dữ liệu đến xuất bản mô hình lên Hugging Face Hub.

Hướng dẫn thực hành, end-to-end để fine-tune T5Gemma-2 (270M-270M) cho LaTeX OCR, trình bày cách huấn luyện và suy luận đúng với mô hình encoder–decoder đa phương thức bằng một tập dữ liệu nhỏ.

Tìm hiểu về Firebase Studio của Google, công cụ phát triển tích hợp AI để xây dựng ứng dụng full‑stack bằng các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên.

Tìm hiểu cách kết hợp tạo ảnh cục bộ bằng FLUX.2 Klein 4B với chỉnh sửa ảnh qua API, điều kiện hóa đa tham chiếu và lịch sử phiên để tạo trình chỉnh sửa ảnh với Gradio.

Tìm hiểu cách dùng Flux AI để tạo hình ảnh và khám phá tính năng, ứng dụng, cũng như trường hợp sử dụng của từng mô hình trong họ Flux: Flux Pro, Flux Dev, và Flux Schnell.

Tìm hiểu cách sử dụng mô hình Gemini 2.0 Flash của Google để phát triển một trợ lý trực quan có khả năng đọc nội dung trên màn hình và trả lời câu hỏi về nội dung đó bằng Python.

Tìm hiểu cách dùng cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ của Gemini 2.0 Flash để xây dựng công cụ insight bán hàng SaaS, trả lời truy vấn kinh doanh mà không cần RAG.

Tìm hiểu cách dùng Gemini 2.5 Computer Use để xây dựng tác nhân tìm việc chạy bằng AI. Hướng dẫn thực hành này đưa bạn qua tự động hóa trình duyệt với Playwright và Streamlit, không cần API.