AI Archives - Trang 3 trên 11

Tối ưu hóa AI Inference với TensorRT trên Linux: Tối đa hóa hiệu năng NVIDIA GPU

Tháng 5 18, 2026

Hướng dẫn cách tối ưu hóa mô hình AI cho môi trường production bằng NVIDIA TensorRT trên Linux, từ cài đặt, chuyển đổi ONNX đến giám sát hiệu năng GPU.

Làm chủ Llama-Factory: Hướng dẫn chuyên gia về Fine-Tuning LLM trên Linux

Tháng 5 17, 2026

Loại bỏ các phản hồi AI chung chung. Làm chủ Llama-Factory trên Linux để fine-tune LLM cho nhu cầu cụ thể của bạn bằng quy trình WebUI và CLI chuyên nghiệp.

Bỏ qua phí thuê bao: Xây dựng trợ lý AI lập trình riêng tư với Continue và Ollama

Tháng 5 16, 2026

Nói lời tạm biệt với GitHub Copilot. Tìm hiểu cách xây dựng trợ lý AI lập trình riêng tư, tự host hoàn toàn bằng Continue.dev và Ollama với các LLM cục bộ như DeepSeek-Coder-V2.

Từ Pixel đến React: Tự động hóa việc triển khai giao diện với Vision LLM

Tháng 5 15, 2026

Tối ưu hóa quy trình làm việc frontend bằng cách chuyển đổi trực tiếp hình ảnh giao diện sang các component React và Tailwind CSS. Hướng dẫn này bao gồm các thiết lập kỹ thuật cho Vision LLM và chiến lược để có mã nguồn sạch, sẵn sàng cho production.

Triển khai DeepSeek-R1 cục bộ: Giải pháp thay thế ChatGPT riêng tư và hiệu năng cao

Tháng 5 12, 2026

Bảo vệ mã nguồn và dữ liệu độc quyền bằng cách chuyển quy trình làm việc AI sang môi trường cục bộ. Hướng dẫn này giúp bạn thiết lập DeepSeek-R1 với Ollama và Open WebUI để có trải nghiệm AI riêng tư, chuyên nghiệp.

Đừng “Vibe Check” Prompt nữa: Hướng dẫn thực hành DeepEval

Tháng 5 11, 2026

Vượt qua các bước "vibe check" thủ công và học cách tự động hóa quy trình đảm bảo chất lượng LLM. Hướng dẫn này hướng dẫn cách sử dụng DeepEval để unit test prompt về tính trung thực, sự liên quan và ảo giác.

Xây dựng AI Research Agent thời gian thực: Hướng dẫn LangChain và Tavily API

Tháng 5 9, 2026

Xây dựng AI Research Agent sẵn sàng cho môi trường production bằng LangChain và Tavily. Tìm hiểu cách kết nối LLM với internet để tổng hợp dữ liệu chính xác theo thời gian thực bằng Python.

Dữ liệu Sạch, RAG Tốt hơn: Làm chủ Microsoft MarkItDown cho Pipeline Python

Tháng 5 9, 2026

Nâng cao độ chính xác của hệ thống RAG bằng cách chuẩn hóa việc nạp dữ liệu. Tìm hiểu cách sử dụng Microsoft MarkItDown và Python để chuyển đổi các tệp PDF, Excel và Word phức tạp thành định dạng Markdown tinh gọn, thân thiện với LLM.

Triển khai Dify với Docker: Hướng dẫn Chuyên nghiệp về Low-code AI Agent và RAG

Tháng 5 8, 2026

Bỏ qua các dòng mã LangChain phức tạp. Tìm hiểu cách triển khai Dify với Docker và xây dựng các AI Agent có khả năng hiểu tài liệu thực sự hiệu quả trong môi trường thực tế.

AI trong Phân tích Mã độc: Sử dụng LLM để Giải mã và Tóm tắt các Script Độc hại

Tháng 5 7, 2026

Tự động hóa những phần tẻ nhạt nhất của kỹ thuật đảo ngược. Học cách sử dụng LLM để giải mã các script độc hại và trích xuất tình báo mối đe dọa trong giây lát.