Data Science Tutorials

Nắm vững nền tảng thiết lập Vertex AI và thực hiện các quy trình học máy.

Hướng dẫn đầy đủ về cách chạy mô hình Vicuna-13B thông qua máy chủ FastAPI.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học view là gì, các loại view hiện có, cùng ưu và nhược điểm khi sử dụng chúng.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về Môi trường ảo và hai cách khác nhau để tạo nó.

Tìm hiểu cách các mô hình vision-language-action (VLA) hoạt động, khác gì so với VLM, và cách lựa chọn giữa OpenVLA, pi0, và SmolVLA vào năm 2026.

Tìm hiểu cách Vision Transformers (ViT) tận dụng patch embeddings và self-attention để vượt CNN trong phân loại ảnh hiện đại. Hướng dẫn chuyên sâu này phân tích kiến trúc ViT, cung cấp mã Python theo từng bước và chỉ ra khi nào nên chọn ViT cho các dự án thị giác máy tính thực tế.

Tìm hiểu cách dùng các công cụ trực quan hóa dữ liệu do gói VIM cung cấp để nhanh chóng nắm bắt các mẫu hình dữ liệu khuyết.

Học máy phức tạp và thường khó nắm bắt. Bằng cách trực quan hóa các mô hình học máy, bạn có thể đạt được mức hiểu biết cao về hiệu năng mô hình và các quyết định mô hình đưa ra khi dự đoán.

Tìm hiểu cách sử dụng ggplot2 trong R để tạo các trực quan hóa thuyết phục về dữ liệu biến đổi khí hậu. Hướng dẫn từng bước này dạy bạn cách tìm, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thời tiết lịch sử.

Tìm hiểu cách bạn có thể dùng Python để mở rộng khả năng trực quan hóa dữ liệu của Tableau.

Tìm hiểu cách thiết lập và chạy vLLM (Virtual Large Language Model) cục bộ bằng Docker và trên đám mây với Google Cloud.

Tìm hiểu cách chạy mô hình Voxtral Mini 3B của Mistral với vLLM, thiết lập API và xây dựng ứng dụng tóm tắt âm thanh và Hỏi–Đáp bằng Streamlit.