Data Science Tutorials

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 Gemma 4 E4B-it trên bộ dữ liệu cảm xúc con người bằng LoRA, lượng tử hóa 4-bit và một GPU 3090 duy nhất.

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.

Đây là hướng dẫn đơn giản để tinh chỉnh Gemma 2 9B-It trên hội thoại bệnh nhân - bác sĩ và chuyển đổi mô hình sang định dạng GGUF để có thể sử dụng cục bộ với ứng dụng Jan.

Tìm hiểu cách chạy suy luận trên GPU/TPU và tinh chỉnh mẫu Gemma 7b-it mới nhất trên tập dữ liệu nhập vai.

Khai mở toàn bộ tiềm năng của GPT-3 thông qua tinh chỉnh. Tìm hiểu cách dùng OpenAI API và Python để cải thiện mô hình mạng nơ-ron tiên tiến này cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.

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.

Learn how to fine-tune Llama 2 on a free Google Colab GPU using QLoRA, PEFT, and the Hugging Face ecosystem to customize open-source LLMs for your use case.

Bắt đầu với các mô hình Llama mới và tùy biến Llama-3.1-8B-It để dự đoán các rối loạn sức khỏe tâm thần khác nhau từ văn bản.

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.