Biểu tượng ASUS Multi-LM Tuner hiển thị trên nền đen với các đường nét và điểm chấm có cường độ khác nhau tạo thêm các yếu tố thiết kế ở phông nền

Multi-LM Tuner

Đơn giản hóa việc đào tạo AI cục bộ cho mọi người

Đào tạo mô hình AI dễ dàng, nhẹ nhàng và hiệu quả hơn với ASUS Multi‑LM Tuner. Được vận hành bởi card đồ họa NVIDIA® GeForce RTX™ 40, dòng RTX 50 hoặc AMD Radeon™ dòng RX 7000, RX 9000, ASUS Multi‑LM Tuner kết hợp giao diện trực quan, tự động tạo tập dữ liệu, tinh chỉnh bằng một cú nhấp chuột và tối ưu hóa tài nguyên để giúp việc đào tạo trên thiết bị trở nên dễ dàng. Tính năng quy trình đánh giá đo lường độ chính xác, độ trung thực, tính an toàn và khả năng tuân thủ chỉ dẫn, cùng với các báo cáo phân tách tập dữ liệu và so sánh A/B—nhờ đó bạn có thể đi từ tinh chỉnh đến xác thực rồi triển khai chỉ với một ứng dụng. Ngoài ra, phiên bản 2.0 bao gồm một bộ đánh giá sau tinh chỉnh cho việc đào tạo AI cục bộ.

Nhiều màn hình tương ứng với các tab giao diện người dùng ASUS Multi-LM Tuner được hiển thị

Cài đặt chỉ với một click chuột

Thiết lập môi trường đào tạo cục bộ trong 1 giờ hoặc ít hơn.

Dễ sử dụng với Giao diện trực quan

Đào tạo cục bộ riêng tư & bảo mật

Biểu tượng Windows 11

Hỗ trợ Mô hình ngôn ngữ đa phương thức

Giải phóng bộ nhớ

Mở rộng các mô hình vượt quá dung lượng VRAM

Sức mạnh nhân lõi

Đào tạo AI tất cả trong một

ASUS Multi-LM Tuner 2.0 cách mạng hóa việc đào tạo mô hình AI bằng cách tích hợp tính năng tạo tập dữ liệu, tinh chỉnh và xác thực tác vụ vào một ứng dụng duy nhất, hợp lý hóa. Phiên bản 2.0 giới thiệu một bộ đánh giá sau tinh chỉnh, cho phép người dùng tự động đánh giá độ chính xác, độ trung thực, tính nhất quán và hiệu năng thực hiện tác vụ của mô hình ngay sau khi đào tạo. Là một giải pháp tất cả trong một, Multi-LM Tuner cải thiện đáng kể hiệu quả bằng cách giảm thời gian thiết lập xuống dưới 1 giờ trong khi cho phép người dùng dễ dàng điều chỉnh các thông số và xác thực mô hình mà không cần lập trình.

Biểu tượng trình tạo tập dữ liệu, biểu tượng tinh chỉnh, biểu tượng xác thực của ASUS Multi-LM Tuner phía trước giao diện tổng quan

Tinh chỉnh bằng một click chuột

Tự động hỗ trợ người dùng thiết lập các thông số đào tạo tinh chỉnh tối ưu mà không yêu cầu chuyên môn kỹ thuật.

Đào tạo không cần lập trình

Với sự hỗ trợ của Windows, người dùng có thể dễ dàng điều chỉnh các thông số và xác thực mô hình mà không cần viết bất kỳ dòng mã nào.

Tinh chỉnh cục bộ

Tiết kiệm chi phí cho các dịch vụ đám mây và tăng tốc các dự án AI với giải pháp đơn giản và giá cả phải chăng này.

Giải phóng bộ nhớ

ASUS Multi-LM Tuner hỗ trợ giải phóng bộ nhớ và quản lý thông minh các tài nguyên hệ thống, cho phép bạn đào tạo hiệu quả các mô hình AI đòi hỏi khắt khe ngay trên máy tính để bàn của mình.

Hình ảnh giao diện ASUS Multi-LM Tuner, hiển thị bảng điều khiển toàn diện

Giám sát hệ thống toàn diện

Giám sát tài nguyên hệ thống của bạn bằng bảng điều khiển trực quan theo thời gian thực cho phép phân bổ hiệu quả.

Giao diện ASUS Multi-LM Tuner, làm nổi bật tính năng lập lịch tác vụ

Lập lịch đào tạo AI

Tối ưu hóa quy trình đào tạo AI bằng cách lập lịch các tác vụ chạy tự động trong giờ thấp điểm, giải phóng tài nguyên và thời gian.

Hình ảnh giao diện ASUS Multi-LM Tuner, hiển thị tiến trình đào tạo AI

Đánh giá mô hình đã được tinh chỉnh

Các chỉ số toàn diện và quy trình xác thực tự động giúp dễ dàng đánh giá các mô hình đã được tinh chỉnh, giúp kiểm chứng độ chính xác, giảm thiểu hiện tượng ảo giác và xác nhận rằng mô hình đang hoạt động đúng như mong đợi.

Hỗ trợ nhiều mô hình ngôn ngữ

ASUS Multi-LM Tuner tương thích với hơn 30 mô hình ngôn ngữ lớn và đa phương thức đã được đào tạo sẵn, mang lại sự linh hoạt đột phá trong phát triển AI.

Biểu tượng BaiChuan Biểu tượng Bloomz Biểu tượng ChatGLM3 Biểu tượng internLM CodeGemma Biểu tượng Granite Biểu tượng Llama2 Biểu tượng Deepseek
Biểu tượng Llama3 Biểu tượng Olmo Biểu tượng OpenAI-GPT2 Biểu tượng Qwen2_5 Biểu tượng OpenAI-GPT2 Biểu tượng PHI4 Biểu tượng Qwen2_5_VL

kịch bản ứng dụng

Khởi nghiệp & Doanh nghiệp vừa và nhỏ

Cung cấp quyền truy cập vào các công cụ phát triển AI mạnh mẽ, thân thiện với người dùng mà không cần chuyên môn, cơ sở hạ tầng bổ sung hoặc dịch vụ đám mây

Một người phụ nữ ngồi trước màn hình hiển thị giao diện ASUS Multi-LM Tuner

Giáo dục & Nghiên cứu

Cho phép sử dụng các mô hình ngôn ngữ nhỏ khi tài nguyên phần cứng bị hạn chế

Một bức ảnh về mọi người trong một tổ chức nghiên cứu, đang ngồi trước màn hình

CNTT Doanh nghiệp

Công cụ tiết kiệm chi phí, dễ sử dụng mang lại tiềm năng thúc đẩy tự động hóa hoặc hiệu quả

Một người đàn ông ngồi trước hai màn hình hiển thị giao diện đào tạo mô hình ngôn ngữ

Thông số kỹ thuật khuyến nghị

Hỗ trợ hiệu năng cao

Khai phá trải nghiệm đào tạo AI liền mạch và tăng tốc bằng cách sử dụng ASUS Multi-LM Tuner với card đồ họa ASUS GeForce RTX 40, RTX 50, hoặc RX 7000 và RX 9000 series của bạn. Multi-LM Tuner có sẵn dưới dạng tải xuống miễn phí, cho phép bạn tận dụng sức mạnh tính toán của card đồ họa ASUS GeForce RTX và Radeon RX để phân bổ tài nguyên tối ưu.

Card đồ họa ASUS ROG, TUF Gaming và Prime lơ lửng với hình ảnh làm nổi bật luồng không khí
Danh mục Thông số kỹ thuật khuyến nghị Thông số kỹ thuật nâng cao
Tham số <8B <14B
Phương pháp tinh chỉnh LoRA Full
OS Windows 11 Windows 11
RAM 64GB 128GB
Card đồ họa ASUS GeForce RTX 5060 Ti 16GB
ASUS Radeon RX 9070 XT 16GB
ASUS GeForce RTX 5090 32GB
ASUS Turbo Radeon AI Pro R9700
Ổ lưu trữ 500GB SSD 1TB SSD
Giải phóng bộ nhớ 1TB M.2 SSD 1TB M.2 SSD

*Yêu cầu phần cứng có thể thay đổi tùy theo mô hình ML đang sử dụng.
*Yêu cầu GPU có dung lượng VRAM lớn hơn 16 GB

Xem hướng dẫn

Bắt đầu đào tạo AI của riêng bạn Ngay bây giờ

Phiên bản mới nhất V1.0.2.4

Multi-LM Tuner V2.0 cải tiến phiên bản gốc bằng cách tích hợp trực tiếp tính năng đánh giá sau tinh chỉnh và xác thực tác vụ tích hợp sẵn vào quy trình đào tạo của phần mềm. Điều này cho phép người dùng đánh giá hiệu quả chất lượng mô hình, tính nhất quán và sự phù hợp của tác vụ ngay sau khi tinh chỉnh, cho phép lặp lại tự tin trên các mô hình ngôn ngữ lớn trong một ứng dụng duy nhất, toàn diện mà vẫn giữ lại tất cả các tính năng cốt lõi ban đầu.