Giải mã NVIDIA AI-Q: Benchmark hiệu năng và kiến trúc Multi-agent chuyên sâu
“Một truy vấn nghiên cứu không nên chỉ trả về câu trả lời; nó cần trả về một chuỗi lập luận có nguồn, có kiểm chứng và có thể mở …
Ollama hay vLLM – Giải pháp nào phù hợp hơn với môi trường triển khai của bạn?
Ollama so với vLLM: Lựa chọn hệ thống quản lý học từ xa (LLM) phù hợp Hiện nay, việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn tại chỗ không còn …
MiniMax M2.7 nâng cao quy trình làm việc tác nhân có thể mở rộng trên nền tảng NVIDIA cho các ứng dụng AI phức tạp
Việc phát hành MiniMax M2.7 bổ sung các cải tiến cho mô hình MiniMax M2.5 phổ biến, được xây dựng cho dây nịt tác nhân và các trường hợp sử dụng phức …
Ứng dụng và đánh giá mô hình Gemma 4 cho các kiến trúc Agentic AI và RAG
Với sự ra mắt của Gemma 4 cùng context window khổng lồ lên đến 256K, bài toán đặt ra cho các kỹ sư hệ thống không còn là “mô hình …
Kiến trúc RAG tối giản: đưa độ trễ về mức tối thiểu cho môi trường Production
Dạo một vòng qua các bài tutorial, các khóa học hay thậm chí là document của những framework RAG đình đám hiện nay, bạn sẽ dễ dàng nhận ra một …
Triển khai các workload suy luận LLM phân tách trên Kubernetes
Khi workload suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng phức tạp, một quy trình phục vụ duy nhất, nguyên khối bắt đầu bộc lộ những hạn chế …
Tự động hóa quá trình tối ưu hóa Inference với NVIDIA TensorRT-LLM AutoDeploy
NVIDIA TensorRT-LLM cho phép các nhà phát triển xây dựng các engine suy luận (inference engines) hiệu suất cao cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Tuy nhiên, việc …
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là gì?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật AI cho phép kết nối một nguồn dữ liệu bên ngoài với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra các phản …