У нас вы можете посмотреть бесплатно Vision-Based Fine-tuning Gemma 3 LLM with Unsloth on Google Colab или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
NOTE: When defining the instruction at 5:13, it's better to have a period (.) at the end. So instead of "Convert this image to JSON", it's better to write "Convert this image to JSON." (notice the full-stop at the end of this string). It is fixed in the code in the link below. Code: https://colab.research.google.com/dri... Gemma 3 Modelfile: https://github.com/ollama/ollama/issu... Unsloth Docs: https://colab.research.google.com/git... Previous fine-tuning video: • How to Fine-Tune Gemma 3 LLM with Unsloth ... Hey guys, in this video, you're gonna learn how to fine-tune the Gemma 3 Vision model using the Unsloth framework. We will be using Google Colab for this tutorial. Timestamps: 0:00 Intro 0:42 Building our dataset 3:40 Saving dataset to disk 6:34 Formatting our dataset 7:08 Installing Unsloth 7:29 Importing Gemma 4B 9:58 Preparing for fine-tuning 12:52 Fine-tuning the model 13:21 Performing inference 17:11 Saving LoRA adapters 17:50 Testing LoRA adapters 19:28 Saving in Float16 20:20 Saving as GGUF file 21:00 Installing and starting Ollama 21:48 Creating Modelfile 23:32 Testing the model 25:00 Outro Thanks for watching! I am open to any suggestions and reviews :)