Thành phố Cuồng loạn

1. Vấn đề của quy trình đánh giá LoRA truyền thống Quá trình tinh chỉnh LoRA thường kéo theo một điểm nghẽn lớn: khâu đánh giá hiệu quả. Sau hàng chục epoch huấn luyện, bạn có thể sở hữu hàng tá file safetensors, nhưng việc so sánh công bằng giữa chúng lại cực kỳ gian nan. Phương pháp thông thường buộc bạn phải nạp lại toàn bộ mô hình gốc (base ...

Để khai thác tối đa sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Qwen-Image, việc tùy chỉnh (fine-tuning) là rất quan trọng, đặc biệt khi bạn cần mô hình hiểu và tạo ra nội dung liên quan đến các khái niệm hoặc đối tượng mà nó chưa từng được huấn luyện trước đó. Bài viết này sẽ tập trung vào quy trình tùy chỉnh mô hình Qwen-Image. Các khái ...

Bạn có bao giờ muốn tự xây dựng một trợ lý AI cá nhân nhưng lại gặp phải thông báo lỗi tràn bộ nhớ (OOM) ngay khi mở terminal? Thay vì tốn kém tài nguyên và thời gian cho việc tinh chỉnh toàn bộ tham số, chúng ta có thể áp dụng một phương pháp thông minh hơn: sử dụng LoRA để "vá" các phần quan trọng của Qwen3-8B. Phương pháp này giống như việc ...

1. Môi trường huấn luyện được đề xuất Để tối ưu chi phí và tận dụng tài nguyên miễn phí, Google Colab và Kaggle là hai lựa chọn hàng đầu. Cả hai nền tảng này đều cung cấp GPU miễn phí hoặc với chi phí thấp. Google Colab: Với bản Pro+ (khoảng 300 VNĐ/tháng), người dùng có thể truy cập GPU A100 40GB, mặc dù có giới hạn thời gian sử ...