TuneKit
TuneKit là một nền tảng mã nguồn mở cho phép tinh chỉnh nhanh chóng và hiệu quả các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) mà không cần viết mã, được hỗ trợ bởi công nghệ tối ưu hóa Unsloth.
https://tunekit.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure

Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Jan 13, 2026
TuneKit là gì
TuneKit là một nền tảng chuyên dụng được thiết kế để đơn giản hóa và tăng tốc quá trình tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ. Nó cung cấp một giao diện thân thiện với người dùng, nơi các nhà phát triển có thể tải dữ liệu của họ lên và nhận các mô hình sẵn sàng sản xuất trong vòng chưa đầy 15 phút, mà không cần viết mã hoặc xử lý cơ sở hạ tầng phức tạp. Nền tảng này được xây dựng để có thể truy cập được đối với người dùng ở mọi trình độ kỹ thuật trong khi tận dụng các kỹ thuật tối ưu hóa AI mạnh mẽ.
Các Tính năng Chính của TuneKit
TuneKit là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để tinh chỉnh các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM) với hiệu quả và khả năng truy cập được cải thiện. Nó cung cấp một phương pháp tiếp cận không cần mã để huấn luyện mô hình, có tính năng xác thực dữ liệu tự động, lựa chọn mô hình thông minh và cấu hình huấn luyện được tối ưu hóa chạy nhanh hơn gấp 2 lần trong khi sử dụng ít hơn 70% VRAM. Nền tảng này cho phép người dùng huấn luyện các mô hình trên GPU Google Colab miễn phí và xuất chúng ở nhiều định dạng khác nhau cho các tình huống triển khai khác nhau.
Cấu hình mô hình tự động: Hệ thống hỗ trợ AI phân tích dữ liệu người dùng và tự động đề xuất mô hình và siêu tham số phù hợp nhất cho các tác vụ cụ thể
Hiệu suất huấn luyện được tối ưu hóa: Tận dụng tối ưu hóa Unsloth để mang lại tốc độ huấn luyện nhanh hơn gấp 2 lần trong khi giảm mức sử dụng VRAM xuống 70%
Tùy chọn xuất linh hoạt: Hỗ trợ nhiều định dạng xuất bao gồm GGUF cho Ollama, trọng số hợp nhất cho HuggingFace và bộ điều hợp LoRA
Giao diện không cần mã: Quy trình làm việc tải lên và huấn luyện đơn giản với xác thực dữ liệu tự động và phân tích mẫu
Các Trường hợp Sử dụng của TuneKit
Tạo mẫu nhanh: Các nhà phát triển có thể nhanh chóng thử nghiệm và tinh chỉnh các mô hình cho các ứng dụng khác nhau mà không cần thiết lập hoặc mã hóa mở rộng
Dự án nghiên cứu: Các nhà nghiên cứu có thể kiểm tra hiệu quả các cấu hình mô hình và phương pháp huấn luyện khác nhau bằng cách sử dụng tài nguyên tính toán miễn phí
Phát triển mô hình sản xuất: Các nhóm có thể phát triển các mô hình sẵn sàng sản xuất trong vòng chưa đầy 15 phút mà không tốn chi phí cơ sở hạ tầng
Ưu điểm
Không tốn chi phí - sử dụng GPU Google Colab miễn phí
Huấn luyện nhanh chóng với hiệu suất được tối ưu hóa
Giao diện thân thiện với người dùng, không yêu cầu kinh nghiệm viết mã
Nhược điểm
Phụ thuộc vào tính khả dụng và các hạn chế của Colab
Có thể không phù hợp cho các dự án huấn luyện quy mô rất lớn
Cách Sử dụng TuneKit
Tải dữ liệu lên: Thả tệp JSONL của bạn chứa dữ liệu hội thoại vào giao diện của TuneKit. Hệ thống sẽ tự động xác thực định dạng và phân tích các mẫu trong dữ liệu của bạn.
Định cấu hình cài đặt mô hình: AI của TuneKit sẽ phân tích dữ liệu của bạn và tự động đề xuất mô hình tốt nhất (ví dụ: Llama 3.2 3B) và các siêu tham số tối ưu cho tác vụ cụ thể của bạn.
Khởi chạy đào tạo: Mở sổ tay Colab một cú nhấp chuột được cung cấp, nhấp vào 'Chạy tất cả' để bắt đầu đào tạo trên GPU T4 miễn phí của Google Colab. Quá trình đào tạo thường hoàn thành trong vòng chưa đầy 15 phút.
Xuất mô hình: Sau khi quá trình đào tạo hoàn tất, hãy xuất mô hình đã tinh chỉnh của bạn ở định dạng ưa thích của bạn - GGUF cho Ollama, trọng số đã hợp nhất cho HuggingFace hoặc bộ điều hợp LoRA.
Câu hỏi Thường gặp về TuneKit
TuneKit là một công cụ mã nguồn mở để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM). Nó cho phép người dùng tinh chỉnh các mô hình nhanh hơn gấp 2 lần mà không cần mã hóa, phỏng đoán hoặc chi phí cơ sở hạ tầng.











