LLaMA Factory: Hướng Dẫn Toàn Diện về Tinh Chỉnh LLM năm 2026
2026-04-25
LLaMA Factory đã trở thành một trong những framework mã nguồn mở được áp dụng rộng rãi nhất để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn vào năm 2026. Với hơn 70.600 sao trên GitHub, 8.600 fork và được các tổ chức bao gồm Amazon, NVIDIA và Aliyun áp dụng, nó đã tự khẳng định mình là một bộ công cụ không thể thiếu cho các nhà phát triển cần tùy chỉnh LLM cho các tác vụ chuyên ngành (GitHub — hiyouga/LlamaFactory).
Nhưng tinh chỉnh không dành cho tất cả mọi người. Nó đòi hỏi hạ tầng GPU, chuẩn bị bộ dữ liệu và chuyên môn kỹ thuật sâu — những nguồn lực mà hầu hết các chuyên gia và đội nhóm đơn giản là không có. Đối với những người cần khả năng AI chuyên biệt mà không cần quản lý các quy trình huấn luyện, Jenova cung cấp một giải pháp thay thế: một thư viện các tác nhân AI chuyên gia — từ Trợ lý Nghiên cứu Học thuật đến Copilot Kinh doanh — mỗi tác nhân được xây dựng với kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực, có thể truy cập thông qua một cuộc trò chuyện duy nhất.
Hướng dẫn này bao gồm mọi thứ bạn cần biết về LLaMA Factory vào tháng 4 năm 2026: nó làm gì, hoạt động như thế nào, hỗ trợ những mô hình nào và khi nào một nền tảng như Jenova lại hợp lý hơn là tự mình thiết lập một cụm huấn luyện.
Trả lời nhanh: LLaMA Factory là gì?
LLaMA Factory là một framework mã nguồn mở để tinh chỉnh hơn 100 mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình ngôn ngữ-thị giác mà không cần viết mã huấn luyện. Nó đã được trình bày tại ACL 2024 và được duy trì bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Beihang (arXiv — LlamaFactory Paper).
- Tinh chỉnh không cần mã qua CLI và giao diện web LlamaBoard
- Hỗ trợ hơn 100 kiến trúc mô hình bao gồm LLaMA, Qwen3, DeepSeek, Gemma, Mistral và Phi
- Nhiều phương pháp huấn luyện: SFT, RLHF, DPO, KTO, ORPO và tiền huấn luyện liên tục
- Các kỹ thuật tiết kiệm bộ nhớ: LoRA, QLoRA (2–8 bit), DoRA, PiSSA, GaLore và OFT
Vấn đề: Tinh chỉnh mạnh mẽ nhưng đòi hỏi cao
Nhu cầu về các mô hình AI tùy chỉnh chưa bao giờ cao hơn thế. Các tổ chức muốn LLM hiểu thuật ngữ của họ, tuân theo quy trình làm việc của họ và tạo ra các kết quả chính xác theo lĩnh vực. Tinh chỉnh là phương pháp tiêu chuẩn — nhưng nó tạo ra những rào cản đáng kể.
Chi phí hạ tầng GPU
Việc tinh chỉnh ngay cả một mô hình 7B tham số với LoRA cũng cần tối thiểu 16GB VRAM. Tinh chỉnh toàn bộ tham số của một mô hình 70B đòi hỏi 1.200GB bộ nhớ GPU (GitHub — Yêu cầu phần cứng của LlamaFactory). Mặc dù QLoRA có thể giảm yêu cầu của một mô hình 7B xuống chỉ còn 4GB, việc tinh chỉnh ở quy mô sản xuất vẫn đòi hỏi các thiết lập đa GPU tốn hàng nghìn đô la mỗi tháng cho chi phí điện toán đám mây.
Tinh chỉnh một mô hình 7B có giá dưới 5 đô la vào năm 2026 cho các lần chạy cơ bản, nhưng các quy trình sản xuất trong thế giới thực với các mô hình lớn hơn và các chu kỳ huấn luyện lặp đi lặp lại làm chi phí tăng lên nhanh chóng. — Spheron Network, tháng 3 năm 2026
Độ phức tạp kỹ thuật
Mặc dù LLaMA Factory có giao diện web không cần mã, người dùng vẫn cần hiểu về định dạng bộ dữ liệu (cấu trúc JSON để tinh chỉnh theo hướng dẫn), lựa chọn siêu tham số, sự đánh đổi của việc lượng tử hóa và cấu hình hạng LoRA. Một so sánh các framework tinh chỉnh năm 2026 đã lưu ý rằng ngay cả với các công cụ được tinh giản, đường cong học tập vẫn còn dốc đối với các chuyên gia không chuyên về ML.
Gánh nặng chuẩn bị dữ liệu
Mỗi công việc tinh chỉnh đều yêu cầu dữ liệu huấn luyện được tuyển chọn và định dạng. LLaMA Factory hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu cho SFT, DPO và RLHF, nhưng người dùng phải chuẩn bị bộ dữ liệu, cập nhật tệp dataset_info.json và xác thực chất lượng dữ liệu trước khi bắt đầu huấn luyện (Tài liệu LLaMA Factory).
Bảo trì và lặp lại
Một mô hình đã được tinh chỉnh không phải là một sản phẩm hoàn chỉnh. Nó đòi hỏi sự đánh giá, huấn luyện lại khi các mô hình cơ sở được cải thiện và cập nhật bộ dữ liệu liên tục. Các tổ chức sử dụng LLaMA Factory trong các quy trình sản xuất và xây dựng báo cáo rằng chi phí vận hành để duy trì các mô hình đã tinh chỉnh thường bị đánh giá thấp (Atomic Loops, tháng 4 năm 2026).
LLaMA Factory: Tính năng và Khả năng
Các mô hình được hỗ trợ
LLaMA Factory hỗ trợ một loạt các họ mô hình, với hỗ trợ Day-0 hoặc Day-1 cho các bản phát hành mới nhất (GitHub — LlamaFactory):
| Cấp độ hỗ trợ | Các mô hình |
|---|---|
| Day 0 (hỗ trợ trong ngày) | Qwen3, Qwen2.5-VL, Gemma 3, GLM-4.1V, InternLM 3, MiniCPM-o-2.6 |
| Day 1 (hỗ trợ ngày hôm sau) | Llama 3, Llama 4, GLM-4, Mistral Small, PaliGemma2 |
| Danh mục đầy đủ | BLOOM, DeepSeek, Falcon, Gemma, Granite, Phi-3/Phi-4, StarCoder 2, Yuan 2, và nhiều hơn nữa |
Framework cũng hỗ trợ đăng ký mô hình tùy chỉnh, cho phép người dùng thêm các kiến trúc mới bằng cách làm theo tài liệu hỗ trợ mô hình (LLaMA Factory — Hỗ trợ mô hình).
Các phương pháp huấn luyện
| Phương pháp | Mô tả |
|---|---|
| Pre-training | Tiền huấn luyện liên tục hoặc tăng dần trên các kho ngữ liệu chuyên ngành |
| SFT | Tinh chỉnh có giám sát với các cặp hướng dẫn-phản hồi |
| RLHF | Học tăng cường từ phản hồi của con người qua PPO |
| DPO | Tối ưu hóa sở thích trực tiếp không cần mô hình phần thưởng |
| KTO | Tối ưu hóa Kahneman-Tversky để điều chỉnh sở thích |
| ORPO | Tối ưu hóa sở thích theo tỷ lệ chênh |
Các kỹ thuật tinh chỉnh
LLaMA Factory nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh như FastChat, LitGPT và LMFlow bằng cách hỗ trợ phạm vi rộng nhất các phương pháp hiệu quả về tham số (FPT Cloud — So sánh tính năng của LLaMA Factory):
| Tính năng | LLaMA Factory | FastChat | LitGPT | LMFlow |
|---|---|---|---|---|
| LoRA | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| QLoRA | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| DoRA | ✓ | — | — | — |
| LoRA+ | ✓ | — | — | — |
| PiSSA | ✓ | — | — | — |
| GaLore | ✓ | — | ✓ | ✓ |
| DPO | ✓ | — | — | ✓ |
| KTO | ✓ | — | — | — |
| ORPO | ✓ | — | — | — |
Các tối ưu hóa bổ sung bao gồm FlashAttention-2, Unsloth (tăng tốc độ LoRA 170%), Liger Kernel, KTransformers (tinh chỉnh các mô hình 1.000B+ với 2× RTX 4090 + CPU) và tích hợp vLLM để suy luận nhanh hơn 270% (GitHub — Nhật ký thay đổi của LlamaFactory).
Yêu cầu phần cứng
| Phương pháp | Bits | 7B | 14B | 70B |
|---|---|---|---|---|
| Full (bf16) | 32 | 120GB | 240GB | 1.200GB |
| Full (pure_bf16) | 16 | 60GB | 120GB | 600GB |
| LoRA/Freeze | 16 | 16GB | 32GB | 160GB |
| QLoRA | 4 | 6GB | 12GB | 48GB |
| QLoRA | 2 | 4GB | 8GB | 24GB |
Tích hợp NVIDIA DGX Spark
Kể từ tháng 2 năm 2026, NVIDIA đã công bố một playbook chính thức của LLaMA Factory cho DGX Spark với kiến trúc Blackwell, trình diễn các quy trình làm việc LoRA, QLoRA và tinh chỉnh đầy đủ với PyTorch CUDA 13 (NVIDIA — LLaMA Factory trên DGX Spark).
Giải pháp thay thế Jenova: AI chuyên gia không cần tinh chỉnh
LLaMA Factory là công cụ phù hợp khi bạn cần một mô hình tùy chỉnh được huấn luyện trên dữ liệu độc quyền cho một quy trình sản xuất cụ thể. Nhưng đối với đại đa số các chuyên gia — nhà tiếp thị, nhà nghiên cứu, sinh viên, nhà sáng lập, nhà phân tích — mục tiêu không phải là một mô hình tùy chỉnh. Mục tiêu là kết quả AI ở cấp độ chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể, được cung cấp ngay lập tức.
Đây chính là lý do Jenova được xây dựng.
Thay vì tự mình tinh chỉnh một mô hình cơ sở, Jenova cung cấp các tác nhân chuyên gia được xây dựng sẵn, kết hợp kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực với trí thông minh đa mô hình. Mỗi tác nhân được xây dựng có mục đích cho một quy trình làm việc cụ thể, được cung cấp bởi các mô hình bao gồm GPT-5.4, Claude Opus 4.6 và Gemini 3.1 Pro Preview — không bị khóa nhà cung cấp.
| Khía cạnh | LLaMA Factory | Jenova |
|---|---|---|
| Thời gian thiết lập | Vài giờ đến vài ngày | Tức thì |
| Yêu cầu GPU | Có (6GB–1.200GB) | Không |
| Yêu cầu lập trình | Cấu hình CLI/YAML | Không — trò chuyện |
| Truy cập mô hình | Chỉ các mô hình mã nguồn mở | GPT-5.4, Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro, xAI, DeepSeek |
| Chuyên môn lĩnh vực | Bạn tự xây dựng | Các tác nhân chuyên gia được xây dựng sẵn |
| Bộ nhớ | Theo phiên | Bộ nhớ liên tục qua các phiên |
| Tích hợp công cụ | Thiết lập API thủ công | Gmail, Calendar, Drive, Search, Notion, và nhiều hơn nữa qua MCP |
Các tác nhân AI chuyên biệt cho mọi lĩnh vực
📊 Nghiên cứu & Phân tích
Trợ lý Nghiên cứu Học thuật — Khám phá tài liệu, chuẩn bị bản thảo và quản lý trích dẫn. Thay vì tinh chỉnh một mô hình trên các bài báo học thuật, hãy yêu cầu trợ lý nghiên cứu tổng hợp các phát hiện từ nhiều nguồn, xác định các lỗ hổng trong tài liệu và định dạng trích dẫn.
- Tìm kiếm tài liệu trên nhiều cơ sở dữ liệu
- Đánh giá và phê bình phương pháp luận
- Định dạng trích dẫn APA/MLA/Chicago
Nhà phân tích Cổ phiếu Cơ bản — Nghiên cứu vốn chủ sở hữu với phân tích thu nhập, mô hình định giá và diễn giải hồ sơ SEC. Cung cấp loại lý luận tài chính chuyên sâu mà nếu không sẽ đòi hỏi phải tinh chỉnh trên hàng nghìn hồ sơ 10-K.
- Phân tích DCF và công ty so sánh
- Diễn giải bản ghi cuộc gọi thu nhập
- Xác định các yếu tố rủi ro
💼 Kinh doanh & Chiến lược
Copilot Kinh doanh — Đối tác chiến lược cho các nhà sáng lập, bao gồm lập kế hoạch, mô hình tài chính và vận hành. Cung cấp loại lời khuyên kinh doanh tinh tế mà một mô hình đã tinh chỉnh sẽ cần dữ liệu huấn luyện phong phú để có thể mô phỏng.
- Định cỡ thị trường và phân tích đối thủ cạnh tranh
- Lập mô hình dự báo tài chính
- Thiết kế quy trình vận hành
Chiến lược gia Tiếp thị — Cố vấn cấp CMO về hỗn hợp truyền thông, chiến lược kênh, phân bổ ngân sách và lập kế hoạch chiến dịch.
- Lập mô hình phân bổ đa kênh
- Đề xuất phân bổ ngân sách
- Khung đánh giá hiệu suất chiến dịch
🎓 Giáo dục & Luyện thi
Gia sư SAT/ACT — Huấn luyện luyện thi thích ứng, điều chỉnh độ khó dựa trên hiệu suất của học sinh. Loại hướng dẫn cá nhân hóa này sẽ đòi hỏi phải tinh chỉnh trên hàng nghìn nhật ký tương tác của học sinh.
- Đánh giá chẩn đoán và dự đoán điểm số
- Huấn luyện chiến lược theo từng phần cụ thể
- Luyện tập có hẹn giờ với phân tích hiệu suất
Gia sư LSAT — Luyện thi chuyên biệt cho Lý luận Logic, Trò chơi Logic và Đọc hiểu với thang độ khó thích ứng.
✍️ Nội dung & Viết lách
Trình tạo Blog SEO — Các bài viết được hỗ trợ bởi nghiên cứu với số liệu thống kê thời gian thực, trích dẫn hợp lệ và cấu trúc được tối ưu hóa cho Google. Tạo ra nội dung mà nếu không sẽ đòi hỏi một mô hình được tinh chỉnh về các phương pháp SEO tốt nhất và dữ liệu tìm kiếm hiện tại.
- Nghiên cứu và tích hợp từ khóa tự động
- Nhắm mục tiêu đoạn trích nổi bật
- Tuân thủ E-E-A-T
Nhà văn Viễn tưởng Sáng tạo — Đối tác kể chuyện cho việc nghiên cứu, nhận định biên tập và văn xuôi trau chuốt ở bất kỳ thể loại nào.
Thử bất kỳ tác nhân nào miễn phí — không cần thẻ tín dụng.
Cách LLaMA Factory hoạt động: Từng bước một
Đối với những người cần tinh chỉnh tùy chỉnh, đây là cách LLaMA Factory hoạt động:
1. Cài đặt Framework
Sao chép kho lưu trữ và cài đặt các phụ thuộc:
"Sao chép kho lưu trữ LlamaFactory, cài đặt bằng pip và tùy chọn thêm các phụ thuộc về số liệu và DeepSpeed."
Framework yêu cầu Python 3.11+, PyTorch 2.6+ và CUDA 11.6+ (khuyến nghị 12.2+). Các image Docker cũng có sẵn cho môi trường CUDA, AMD ROCm và Ascend NPU (GitHub — Cài đặt LlamaFactory).
2. Chuẩn bị bộ dữ liệu của bạn
Định dạng dữ liệu huấn luyện dưới dạng JSON với các cặp hướng dẫn-phản hồi. Lưu trữ bộ dữ liệu trong thư mục /data và đăng ký chúng trong dataset_info.json. LLaMA Factory hỗ trợ các định dạng cho SFT, DPO, RLHF và tiền huấn luyện (LLaMA Factory — Chuẩn bị dữ liệu).
"Tôi có một bộ dữ liệu hỗ trợ khách hàng với 10.000 cặp vé-giải pháp. Tôi nên cấu trúc nó như thế nào cho SFT?"
3. Cấu hình huấn luyện
Sử dụng giao diện web LlamaBoard (llamafactory-cli webui) hoặc chuẩn bị một tệp cấu hình YAML chỉ định mô hình, bộ dữ liệu, phương pháp huấn luyện, hạng LoRA, tốc độ học và thư mục đầu ra.
"Tinh chỉnh Qwen3-7B với LoRA trên bộ dữ liệu Hỏi & Đáp y tế của tôi bằng cách sử dụng lượng tử hóa 4-bit."
4. Chạy huấn luyện
Thực thi qua CLI (llamafactory-cli train config.yaml) hoặc nhấp vào "Start" trong giao diện web. Thời gian huấn luyện dao động từ 30 phút đến hơn 7 giờ tùy thuộc vào kích thước mô hình và bộ dữ liệu (NVIDIA — Playbook của LLaMA Factory).
5. Hợp nhất và triển khai
Đối với huấn luyện LoRA, hợp nhất trọng số bộ điều hợp với mô hình cơ sở bằng tab Export hoặc llamafactory-cli export. Triển khai qua API kiểu OpenAI với worker vLLM hoặc SGLang để suy luận trong sản xuất.
Kết quả & Các trường hợp sử dụng
📊 Phân tích tài chính
Tình huống: Một công ty đầu tư cần AI hiểu được khung định giá độc quyền của họ.
Phương pháp tinh chỉnh: Thu thập hơn 5.000 báo cáo của nhà phân tích, định dạng dưới dạng các cặp hướng dẫn-phản hồi, tinh chỉnh Llama 3 70B với LoRA. Yêu cầu thiết lập đa GPU, 2–3 tuần chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện lại liên tục.
Phương pháp Jenova: Sử dụng Nhà phân tích Cổ phiếu Cơ bản để nghiên cứu vốn chủ sở hữu ngay lập tức, kết hợp với Chiến lược gia Vĩ mô để có bối cảnh đa tài sản. Tải lên các tài liệu độc quyền dưới dạng tệp đính kèm cơ sở kiến thức để tham khảo lâu dài.
💼 Vận hành khởi nghiệp
Tình huống: Một nhà sáng lập cần sự hỗ trợ của AI cho các bài thuyết trình, mô hình tài chính và tuyển dụng.
Phương pháp tinh chỉnh: Không thực tế — sẽ yêu cầu các mô hình riêng biệt cho mỗi lĩnh vực, mỗi mô hình cần dữ liệu huấn luyện được tuyển chọn.
Phương pháp Jenova: Sử dụng Cố vấn Khởi nghiệp để được hướng dẫn chiến lược, Người viết Kế hoạch Kinh doanh cho các tài liệu sẵn sàng cho nhà đầu tư và Huấn luyện viên Phỏng vấn để chuẩn bị tuyển dụng — tất cả từ cùng một nền tảng với bộ nhớ được chia sẻ.
📱 Nghiên cứu trên di động
Tình huống: Một nghiên cứu sinh cần xem lại tài liệu trong khi đi lại.
Phương pháp tinh chỉnh: Không khả thi trên thiết bị di động.
Phương pháp Jenova: Mở Trợ lý Nghiên cứu Học thuật trên ứng dụng di động Jenova. Yêu cầu nó tóm tắt các bài báo gần đây về một chủ đề, xác định các lỗ hổng về phương pháp luận và soạn thảo các phần tổng quan tài liệu — tất cả đều có bộ nhớ liên tục được chuyển sang các phiên làm việc trên máy tính để bàn.
🎓 Luyện thi
Tình huống: Một ứng viên trường luật cần luyện thi LSAT thích ứng với các điểm yếu của họ.
Phương pháp tinh chỉnh: Sẽ yêu cầu hàng nghìn câu hỏi LSAT được chú thích với siêu dữ liệu về độ khó và dữ liệu hiệu suất của sinh viên.
Phương pháp Jenova: Gia sư LSAT cung cấp chẩn đoán thích ứng, chiến lược theo từng phần cụ thể và luyện tập có hẹn giờ với theo dõi hiệu suất — không cần quy trình huấn luyện.
FAQ
LLaMA Factory được sử dụng để làm gì?
LLaMA Factory là một framework mã nguồn mở để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình ngôn ngữ-thị giác (VLM) trên các bộ dữ liệu tùy chỉnh. Nó hỗ trợ tinh chỉnh có giám sát, RLHF, DPO và các phương pháp huấn luyện khác trên hơn 100 kiến trúc mô hình bao gồm LLaMA, Qwen, DeepSeek và Gemma. Nó được các nhà phát triển và nhà nghiên cứu sử dụng, những người cần điều chỉnh các mô hình đã được tiền huấn luyện cho các tác vụ chuyên ngành như chẩn đoán y tế, hỗ trợ khách hàng hoặc phân loại nội dung (GitHub — LlamaFactory).
Tôi có cần GPU để sử dụng LLaMA Factory không?
Có. Ngay cả phương pháp tiết kiệm bộ nhớ nhất (2-bit QLoRA) cũng yêu cầu tối thiểu 4GB VRAM cho một mô hình 7B. Tinh chỉnh toàn bộ tham số của các mô hình lớn hơn đòi hỏi hàng trăm gigabyte bộ nhớ GPU. Nếu bạn cần khả năng AI mà không có hạ tầng GPU, các nền tảng như Jenova cung cấp các tác nhân chuyên biệt được cung cấp bởi các mô hình tiên tiến mà không có yêu cầu về phần cứng.
LLaMA Factory so với Axolotl và Unsloth như thế nào?
LLaMA Factory cung cấp bộ tính năng rộng nhất trong số các framework tinh chỉnh mã nguồn mở, với sự hỗ trợ độc đáo cho DoRA, LoRA+, PiSSA, KTO và ORPO. Axolotl cung cấp khả năng tùy chỉnh sâu hơn cho người dùng nâng cao, trong khi Unsloth tập trung vào tốc độ huấn luyện thô (huấn luyện MoE nhanh hơn tới 12 lần). Giao diện web LlamaBoard của LLaMA Factory làm cho nó trở thành lựa chọn dễ tiếp cận nhất cho những người dùng thích giao diện không cần mã (DEV Community — Tinh chỉnh năm 2026).
LLaMA Factory có miễn phí không?
Có. LLaMA Factory là mã nguồn mở theo giấy phép Apache-2.0. Tuy nhiên, bạn sẽ cần cung cấp hạ tầng GPU của riêng mình (tại chỗ hoặc trên đám mây) và tuân thủ các giấy phép mô hình riêng lẻ cho bất kỳ mô hình nào bạn tinh chỉnh (ví dụ: Llama, Qwen, Gemma đều có các điều khoản giấy phép riêng).
Tôi có thể tinh chỉnh các mô hình đa phương thức với LLaMA Factory không?
Có. LLaMA Factory hỗ trợ tinh chỉnh có giám sát đa phương thức cho các mô hình ngôn ngữ-thị giác bao gồm LLaVA, Qwen2.5-VL, Qwen3-VL, PaliGemma2 và MiniCPM-o-2.6. Các tác vụ bao gồm hiểu hình ảnh, định vị trực quan, nhận dạng video và hiểu âm thanh (Tài liệu LLaMA Factory).
Nếu tôi cần chuyên môn AI nhưng không muốn tinh chỉnh mô hình thì sao?
Jenova cung cấp các tác nhân AI chuyên biệt trong các lĩnh vực tài chính, giáo dục, nghiên cứu, kinh doanh, pháp lý, sức khỏe và sáng tạo. Mỗi tác nhân kết hợp kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực với quyền truy cập vào các mô hình tiên tiến như GPT-5.4 và Claude Opus 4.6. Bạn nhận được kết quả AI ở cấp độ chuyên gia ngay lập tức — không cần bộ dữ liệu, không cần GPU, không cần quy trình huấn luyện.
Kết luận
LLaMA Factory vẫn là framework mã nguồn mở có đầy đủ tính năng nhất để tinh chỉnh LLM vào năm 2026. Sự hỗ trợ của nó cho hơn 100 mô hình, các phương pháp huấn luyện toàn diện và giao diện web LlamaBoard đã mang lại cho nó hơn 70.600 sao trên GitHub và được các nhà cung cấp đám mây lớn áp dụng. Đối với các đội nhóm có chuyên môn về ML, hạ tầng GPU và dữ liệu huấn luyện được tuyển chọn, đây là một công cụ đặc biệt.
Đối với tất cả những người khác — các nhà sáng lập, nhà nghiên cứu, sinh viên, nhà phân tích và chuyên gia cần AI chuyên gia về lĩnh vực ngay hôm nay — Jenova cung cấp chuyên môn đó thông qua các tác nhân được xây dựng có mục đích như Trợ lý Nghiên cứu Học thuật, Nhà phân tích Cổ phiếu Cơ bản và Copilot Kinh doanh. Không cần tinh chỉnh. Không cần quản lý hạ tầng. Chỉ cần kết quả.
Khám phá thư viện tác nhân đầy đủ tại Jenova.