Data Science Tutorials

Tìm hiểu mọi điều bạn cần biết về mẫu tạo ảnh mới nhất của Google, Nano Banana 2, bao gồm cách xây dựng trình chỉnh sửa ảnh trò chuyện lặp bước bằng API với Python.

Tìm hiểu cách kết hợp Claude Code Auto Mode với Telegram Channels để chạy vòng lặp viết–kiểm thử–gỡ lỗi tự động ngay trên điện thoại của bạn.

Tìm hiểu cách fine-tune Qwen3.6 trên GPU H100 NVL bằng SFT, từ chuẩn bị dữ liệu và nạp 4-bit đến huấn luyện và đánh giá.

Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống LLM-as-a-judge tự động để đánh giá pipeline RAG về tính trung thực và mức độ liên quan ở quy mô lớn, thu hẹp khoảng cách trong kiểm thử AI.

Tìm hiểu năng lực của mô hình tốt nhất hiện có công khai của Anthropic, Claude Opus 4.7, và xây dựng một công cụ khoa học dữ liệu có thể chuyển biểu đồ thành dữ liệu thô.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ thuê một GPU H200 và cài đặt llama.cpp, tải MiniMax M2.7 GGUF, chạy cục bộ, kiểm thử trên WebUI và kết nối với OpenCode.

Làm chủ Ollama Python SDK để phát triển LLM cục bộ. Học cách tạo văn bản, xử lý hội thoại nhiều lượt, dùng mô hình thị giác và xây dựng ứng dụng AI an toàn.

Làm chủ Codex CLI của OpenAI để tự động hóa quy trình dữ liệu. Học cách thực hiện EDA, xây dựng pipeline ETL bằng Python và tạo kiểm thử trực tiếp từ terminal cục bộ của bạn.

Nắm vững sáu trụ cột, sử dụng AWS Well-Architected Tool và biến các lần rà soát thành quy trình lặp lại để có khối lượng công việc trên đám mây an toàn, hiệu quả và tối ưu chi phí.

Tìm hiểu cách chạy GLM 5.1 cục bộ trên GPU H100 với llama.cpp, kiểm thử, dùng WebUI và tích hợp Claude Code.