Các đem đi then chốt và nhiều hơn để học
Trong khái quát ban đầu này về Hugging Face và Kaggle, tôi nhằm vào giúp bạn làm quen với các phần bạn sẽ sử dụng
nhiều nhất. Trong trường hợp của Hugging Face, nó là rõ ràng rằng bạn sẽ làm việc mở rộng với thư viện của nó, nhưng
cũng có các thực thể nơi bạn cần điều hướng qua các models của nó và hiểu các đặc điểm của chúng.
Kaggle cung cấp phong phú các tập dữ liệu cái chứng tỏ là hữu dụng trong công việc của bạn với các mô hình ngôn ngữ
lớn; những cái này có thể được sử dụng cho huấn luyện các models hay hiệu lực hóa các phát triển của bạn.
Kaggle cũng là một nền tảng mạnh mẽ nơi bạn có thể chạy các notebooks của bạn. Trong trường hợp bạn không thể thực
thi chúng trên máy địa phương của bạn hay trong phiên bản miễn phí của Colab, xem xét chuyển chúng sang Kaggle.
Tôi khuyến nghị đăng kí cả 2 nền tảng khi bạn sẽ cần có một tài khoản người dùng để hoàn thành một vài dự án các
học phần. Ví dụ, khi sử dụng Llama2 model từ Hugging Face, bạn sẽ cần xác thực trên nền tảng. Cái tương tự đi cho
sử dụng các tập dữ liệu Kaggle.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá một hệ thống Retrieval Augmented Generation và một CSDL vector là gì
và tại sao chúng bổ sung cho nhau mượt mà.