Granica między eksperymentem a praktycznym zastosowaniem sztucznej inteligencji zaciera się szybciej niż kiedykolwiek. Jeszcze niedawno dostrajanie dużych modeli językowych było domeną wyspecjalizowanych laboratoriów, dziś staje się codziennym narzędziem pracy twórców oprogramowania. Laptopy z kartami RTX czy kompaktowe superkomputery DGX Spark otwierają przestrzeń, w której modele AI nabierają nowego oblicza, a procesy twórcze przyspieszają. To właśnie tu rodzą się rozwiązania, które wkrótce mogą stać się standardem w biznesie, edukacji czy rozrywce.

Deweloperzy coraz częściej dostrajają duże modele językowe do precyzyjnych zadań, od chatbotów obsługujących pytania o produkty po osobistych asystentów wspierających w organizacji dnia. Procesy te nabierają tempa dzięki kartom graficznym NVIDIA, które zapewniają większe zasoby pamięci, szybsze iteracje w środowisku lokalnym oraz pełniejszą swobodę w pracy z modelami.

W najnowszym wpisie na blogu RTX AI Garage NVIDIA przedstawia, jak wykorzystać Unsloth, otwarty framework zoptymalizowany pod kątem kart graficznych RTX. Jest on stworzony do dostrajania modeli językowych na takich urządzeniach jak laptopy z kartami GeForce RTX, stacje robocze RTX PRO czy kompaktowy superkomputer DGX Spark. Framework zapewnia maksymalną płynność przy jednoczesnym ograniczeniu zużycia VRAM. We wpisie opisano również sposób, w jaki DGX Spark otwiera drogę do pracy z większymi modelami i bardziej złożonymi agentowymi przepływami, zapewniając nowe możliwości dla twórców oprogramowania. Dodatkowo twórcy Unsloth przygotowali praktyczne przewodniki, które ułatwiają rozpoczęcie pracy i zarządzanie różnymi konfiguracjami LLM, hiperparametrami i opcjami, dzięki którym proces dostrajania staje się prostszy i bardziej przejrzysty. Instrukcja instalacji Unsloth na NVIDIA DGX Spark oraz dodatkowe przewodniki dostrajania przygotowane przez Unsloth dostępne są w poniższych linkach:

• Fine-tuning LLMs with Blackwell, RTX 50 series & Unsloth
• Fine-Tuning LLMs With NVIDIA DGX Spark and Unsloth

Praktyczny pokaz lokalnego dostrajania można zobaczyć w materiale wideo, w którym Matthew Berman prezentuje uczenie ze wzmocnieniem działające na karcie graficznej NVIDIA GeForce RTX 5090 z wykorzystaniem frameworku Unsloth.

Dodatkową nowością jest rodzina otwartych modeli NVIDIA Nemotron 3, obejmująca zestawy danych i biblioteki stworzone z myślą o efektywnym, skalowalnym dostrajaniu. To najbardziej rozbudowany zestaw otwartych modeli NVIDIA, dostępny w wersjach Nano, Super i Ultra, dopasowanych do różnorodnych obciążeń. Dostrajanie Nemotron 3 Nano jest także dostępne w Unsloth. Model można pobrać na platformie Hugging Face lub przetestować w Llama.cpp i LM Studio.

Podsumowanie najważniejszych informacji:

• kluczowe aspekty procesu dostrajania — od metod parametrycznych po uczenie ze wzmocnieniem — wraz z praktycznymi wskazówkami dotyczącymi VRAM dla różnych rozmiarów modeli,
• sposób, w jaki Unsloth przyspiesza trening i jednocześnie ogranicza zużycie VRAM na kartach graficznych NVIDIA,
• zalety DGX Spark, szczególnie w pracy z większymi modelami, rozszerzonymi oknami kontekstowymi i zaawansowanymi przepływami,
• nowa rodzina Nemotron 3: Nano, Super i Ultra - najbardziej efektywne otwarte modele o wiodącej dokładności, idealne do tworzenia agentowych aplikacji AI.