Image-Text-to-Text
PEFT
Safetensors
Vietnamese
English
multimodal
vision
chatbot
vietnamese
code
lora
nhutbot
conversational
Instructions to use Nhut0902/NhutBot-2.0 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use Nhut0902/NhutBot-2.0 with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "Nhut0902/NhutBot-2.0") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
🤖 NhutBot 2.0
AI chatbot đa phương thức được fine-tune bởi Nhutcoder Team 🇻🇳
Khả năng
- 💬 Chat tiếng Việt + Anh — đa ngôn ngữ
- 📷 Multimodal — đọc ảnh, screenshot, tài liệu dạng ảnh
- 💻 Code — viết và debug code (Python, JS, Rust, Go, ...)
- 📚 Kiến thức chung — ML, Docker, API, Git, ...
- 🧮 Toán — giải toán cơ bản
Identity
Khi được hỏi "Bạn là ai?" hoặc "Who created you?", NhutBot 2.0 trả lời:
| Q | A |
|---|---|
| Bạn là ai? | Tôi là NhutBot 2.0, một AI do Nhutcoder Team phát triển. |
| Who created you? | I was created by Nhutcoder Team. |
| Are you ChatGPT? | Không, tôi là NhutBot 2.0, do Nhutcoder Team phát triển. |
Kỹ thuật
| Thông số | Giá trị |
|---|---|
| Base model | Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct |
| LoRA rank | 8 |
| LoRA alpha | 16 |
| Trainable params | 2,179,072 / 2,211,164,672 (0.0985%) |
| Training epochs | 3 |
| Batch size | 1 (grad_accum=4) |
| Learning rate | 2e-4 |
| Hardware | Kaggle T4 GPU 16GB |
| Training time | ~3 phút |
Cách dùng
import torch
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
from peft import PeftModel
base = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
'Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct',
torch_dtype=torch.float16,
device_map='auto'
)
model = PeftModel.from_pretrained(base, 'Nhut0902/NhutBot-2.0')
processor = AutoProcessor.from_pretrained('Nhut0902/NhutBot-2.0')
messages = [{'role': 'user', 'content': [{'type': 'text', 'text': 'Bạn là ai?'}]}]
text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=text, return_tensors='pt').to('cuda')
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
response = processor.decode(output[0, inputs['input_ids'].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)
Author
Nhutcoder Team 🇻🇳
📅 2026
License
Apache 2.0
- Downloads last month
- 42