Quy trình dựng mô hình 3D và dựng ảnh tự động sử dụng Qwen 27B và CadQuery
Một nhà phát triển đã xây dựng quy trình AI đa thức cục bộ kết hợp mô hình Qwen 27B với CadQuery, Blender và ComfyUI để tạo các vật thể in 3D và ảnh quảng cáo sản phẩm. Hệ thống đã thiết kế thành công mô hình chậu cây tự tưới nước và chân đế MagSafe cho iPhone, đi kèm bảng vẽ kỹ thuật nhiều góc nhìn cùng cảnh dựng sản phẩm. Dự án này cho thấy cách các LLM mã nguồn mở có thể tự động hóa thiết kế phần cứng kỹ thuật bằng cách chuyển đổi câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên thành mã CAD tham số thay vì chỉ tạo văn bản hay hình ảnh thông thường. Điều này thể hiện ứng dụng thực tế của AI agent kết hợp với công cụ ngoài, làm cầu nối giữa AI trò chuyện, thiết kế CAD và sản xuất kỹ thuật số cục bộ. Cấu hình phần cứng sử dụng mô hình Qwen 27B lượng hóa dạng NVFP4 trên GPU RTX 5090, kết hợp với Qwen Image 2.1 trong ComfyUI trên GPU RTX 3080. Thông qua các kỹ năng tùy chỉnh tích hợp vào agent harness, LLM thực thi kịch bản CadQuery để tạo hình học 3D vật lý và tự động tính toán lượng nhựa in ước tính.
## KIẾN THỨC NỀN
CadQuery là một thư viện Python mã nguồn mở dùng để tạo các mô hình CAD 3D theo tham số bằng mã lập trình, cho phép cập nhật mô hình linh hoạt mà không cần dùng trình chỉnh sửa đồ họa truyền thống. NVFP4 là định dạng số thực dấu phẩy động 4-bit độ chính xác thấp phát triển cho GPU NVIDIA nhằm giảm dung lượng bộ nhớ, thường dùng kết hợp với Quantization-Aware Training (QAT) để giữ nguyên hiệu năng của mô hình.