Corso di formazione Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
La messa a punto di modelli e LLM è un processo chiave per adattare i modelli di machine learning pre-addestrati a compiti e set di dati specifici. Questo corso esplora le tecniche, gli strumenti e le best practice per la messa a punto, concentrandosi sulle implementazioni pratiche e sulle strategie di ottimizzazione per ottenere prestazioni elevate.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano personalizzare modelli pre-addestrati per attività e set di dati specifici.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi del fine-tuning e le sue applicazioni.
- Preparare i set di dati per l'ottimizzazione dei modelli pre-addestrati.
- Ottimizza i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per le attività di NLP.
- Ottimizza le prestazioni del modello e affronta le sfide più comuni.
Formato del corso
- Lezione e discussione interattiva.
- Un sacco di esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.
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Struttura del corso
Introduzione alla messa a punto
- Che cos'è la messa a punto?
- Casi d'uso e vantaggi della messa a punto
- Panoramica dei modelli pre-addestrati e del transfer learning
Preparazione per la messa a punto
- Raccolta e pulizia dei set di dati
- Informazioni sui requisiti dei dati specifici dell'attività
- Analisi esplorativa dei dati e pre-elaborazione
Tecniche di messa a punto
- Apprendimento di trasferimento ed estrazione di funzionalità
- Regolazione fine dei trasformatori con Hugging Face
- Ottimizzazione delle attività supervisionate e non supervisionate
Messa a punto Large Language Models (LLMs)
- Adattamento degli LLM per le attività di NLP (ad esempio, classificazione del testo, riassunto)
- Addestramento di LLM con set di dati personalizzati
- Controllo del comportamento LLM con l'ingegneria dei prompt
Ottimizzazione e valutazione
- Ottimizzazione degli iperparametri
- Valutazione delle prestazioni del modello
- Affrontare l'overfitting e l'underfitting
Ridimensionamento delle attività di ottimizzazione
- Fine-tuning su sistemi distribuiti
- Sfruttare le soluzioni basate sul cloud per la scalabilità
- Casi di studio: Progetti di messa a punto su larga scala
Best practice e sfide
- Best practice per ottimizzare il successo
- Sfide comuni e risoluzione dei problemi
- Considerazioni etiche nella messa a punto dei modelli di intelligenza artificiale
Argomenti avanzati (facoltativo)
- Messa a punto di modelli multimodali
- Apprendimento zero-shot e few-shot
- Esplorare le tecniche LoRA (Low-Rank Adaptation)
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Comprensione dei fondamenti dell'apprendimento automatico
- Esperienza con la programmazione Python
- Familiarità con i modelli pre-addestrati e le loro applicazioni
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Ricercatori di intelligenza artificiale
14 ore
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
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Corsi relativi
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'apprendimento automatico di livello avanzato che desiderano padroneggiare tecniche di transfer learning all'avanguardia e applicarle a problemi complessi del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere concetti e metodologie avanzate nell'apprendimento di trasferimento.
- Implementare tecniche di adattamento specifiche del dominio per modelli pre-addestrati.
- Applica l'apprendimento continuo per gestire attività e set di dati in evoluzione.
- Padroneggia la messa a punto multi-task per migliorare le prestazioni del modello in tutte le attività.
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AI Automation with n8n and LangChain
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e professionisti IT di tutti i livelli di competenza che desiderano automatizzare attività e processi utilizzando l'intelligenza artificiale senza scrivere codice esteso.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Progetta e implementa flussi di lavoro complessi utilizzando l'interfaccia di programmazione visiva di n8n.
- Integra le funzionalità di intelligenza artificiale nei flussi di lavoro utilizzando LangChain.
- Crea chatbot e assistenti virtuali personalizzati per vari casi d'uso.
- Esegui analisi ed elaborazione avanzate dei dati con agenti di intelligenza artificiale.
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Automating Workflows with LangChain and APIs
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ad analisti aziendali e ingegneri dell'automazione di livello principiante che desiderano capire come utilizzare LangChain e le API per automatizzare attività e flussi di lavoro ripetitivi.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere le basi dell'integrazione API con LangChain.
- Automatizza i flussi di lavoro ripetitivi utilizzando LangChain e Python.
- Utilizza LangChain per connettere varie API per processi aziendali efficienti.
- Crea e automatizza flussi di lavoro personalizzati utilizzando le API e le funzionalità di automazione di LangChain.
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Building Conversational Agents with LangChain
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano approfondire la loro comprensione degli agenti conversazionali e applicare LangChain a casi d'uso del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i fondamenti di LangChain e la sua applicazione nella creazione di agenti conversazionali.
- Sviluppare e distribuire agenti conversazionali utilizzando LangChain.
- Integra gli agenti conversazionali con API e servizi esterni.
- Applicare Natural Language Processing (NLP) tecniche per migliorare le prestazioni degli agenti conversazionali.
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Building Private AI Workflows with Ollama
14 oreQuesta formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano implementare flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale sicuri ed efficienti utilizzando Ollama.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Distribuire e configurare Ollama per l'elaborazione AI privata.
- Integrare modelli di intelligenza artificiale nei flussi di lavoro aziendali sicuri.
- Ottimizza le prestazioni dell'intelligenza artificiale mantenendo la riservatezza dei dati.
- Automatizza i processi aziendali con funzionalità di intelligenza artificiale on-premise.
- Garantire la conformità alle policy di sicurezza e governance aziendali.
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Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano implementare modelli ottimizzati in modo affidabile ed efficiente.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi le sfide legate all'implementazione di modelli ottimizzati nell'ambiente di produzione.
- Containerizza e distribuisci i modelli utilizzando strumenti come Docker e Kubernetes.
- Implementare il monitoraggio e la registrazione per i modelli distribuiti.
- Ottimizza i modelli per la latenza e la scalabilità in scenari reali.
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Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 oreQuesta formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta ai professionisti di livello intermedio che desiderano distribuire, ottimizzare e integrare LLM utilizzando Ollama.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Impostare e distribuire LLM utilizzando Ollama.
- Ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per migliorare prestazioni ed efficienza.
- Sfruttare l'accelerazione GPU per migliorare la velocità di inferenza.
- Integrare Ollama nei flussi di lavoro e nelle applicazioni.
- Monitorare e mantenere le prestazioni del modello di intelligenza artificiale nel tempo.
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Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori di intelligenza artificiale di livello avanzato e responsabili politici che desiderano esplorare le implicazioni etiche dello sviluppo dell'intelligenza artificiale e imparare come applicare le linee guida etiche durante la creazione di soluzioni di intelligenza artificiale con LangChain.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Identificare le questioni etiche chiave nello sviluppo dell'IA con LangChain.
- Comprendi l'impatto dell'IA sulla società e sui processi decisionali.
- Sviluppare strategie per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale equi e trasparenti.
- Implementa le linee guida etiche sull'intelligenza artificiale nei progetti basati su LangChain.
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Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori web di livello intermedio e UX designer che desiderano sfruttare LangChain per creare applicazioni web intuitive e facili da usare.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti fondamentali di LangChain e il suo ruolo nel migliorare l'esperienza dell'utente web.
- Implementa LangChain nelle app Web per creare interfacce dinamiche e reattive.
- Integra le API nelle app Web per migliorare l'interattività e il coinvolgimento degli utenti.
- Ottimizza l'esperienza utente utilizzando le funzionalità di personalizzazione avanzate di LangChain.
- Analizza i dati sul comportamento degli utenti per ottimizzare le prestazioni e l'esperienza delle app Web.
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Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 oreQuesta formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano perfezionare e personalizzare i modelli di intelligenza artificiale su Ollama per prestazioni migliorate e applicazioni specifiche del dominio.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Impostare un ambiente efficiente per la messa a punto dei modelli di intelligenza artificiale su Ollama.
- Preparare set di dati per la messa a punto supervisionata e l'apprendimento per rinforzo.
- Ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per prestazioni, precisione ed efficienza.
- Distribuisci modelli personalizzati in ambienti di produzione.
- Valutare i miglioramenti del modello e garantirne la robustezza.
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LangChain: Building AI-Powered Applications
14 oreQuesta formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori e ingegneri del software di livello intermedio che desiderano creare applicazioni basate sull'intelligenza artificiale utilizzando il framework LangChain.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i fondamenti di LangChain e dei suoi componenti.
- Integra LangChain con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4.
- Crea applicazioni AI modulari utilizzando LangChain.
- Risolvi i problemi comuni nelle applicazioni LangChain.
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Integrating LangChain with Cloud Services
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data engineer di livello avanzato e DevOps professionisti che desiderano sfruttare le capacità di LangChain integrandolo con vari servizi cloud.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Integra LangChain con le principali piattaforme cloud come AWS, Azure e Google Cloud.
- Utilizza API e servizi basati su cloud per migliorare le applicazioni basate su LangChain.
- Ridimensiona e distribuisci agenti conversazionali nel cloud per l'interazione in tempo reale.
- Implementa le best practice di monitoraggio e sicurezza negli ambienti cloud.
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LangChain for Data Analysis and Visualization
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dei dati di livello intermedio che desiderano utilizzare LangChain per migliorare le proprie capacità di analisi e visualizzazione dei dati.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Automatizza il recupero e la pulizia dei dati utilizzando LangChain.
- Conduci analisi avanzate dei dati utilizzando Python e LangChain.
- Crea visualizzazioni con Matplotlib e altre librerie Python integrate con LangChain.
- Sfrutta LangChain per generare informazioni dettagliate in linguaggio naturale dall'analisi dei dati.
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LangChain Fundamentals
14 oreQuesta formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori e ingegneri del software di livello principiante e intermedio che desiderano apprendere i concetti fondamentali e l'architettura di LangChain e acquisire le competenze pratiche per la creazione di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi fondamentali di LangChain.
- Impostare e configurare l'ambiente LangChain.
- Comprendere l'architettura e il modo in cui LangChain interagisce con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
- Sviluppa applicazioni semplici utilizzando LangChain.
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Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 oreQuesta formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta ai professionisti principianti che desiderano installare, configurare e utilizzare Ollama per eseguire modelli di intelligenza artificiale sui propri computer locali.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i fondamenti di Ollama e le sue capacità.
- Impostare Ollama per l'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale locali.
- Distribuire e interagire con LLM utilizzando Ollama.
- Ottimizza le prestazioni e l'utilizzo delle risorse per i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale.
- Esplora i casi d'uso per l'implementazione locale dell'intelligenza artificiale in vari settori.
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