Fondamenti di AI Generativa con Hugging Face

Pronto a costruire applicazioni con potenti modelli linguistici ma non sai da dove iniziare? Questo corso fornisce un percorso chiaro, basato su testo, nel mondo dell'AI generativa utilizzando gli strumenti essenziali dell'ecosistema Hugging Face. Alla fine di questo corso, comprenderai il flusso di lavoro completo per lavorare con i Large Language Models (LLM). Passeremo dai concetti fondamentali come Transformers e tokenization alle competenze pratiche necessarie per personalizzare modelli pre-addestrati per compiti specifici, come la riassunzione di testo e la generazione di contenuti creativi. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali alla base di Transformers e Large Language Models. - Navigare nell'Hugging Face Hub per trovare e utilizzare modelli e dataset pre-addestrati. - Padroneggiare il processo di tokenization per preparare i tuoi dati di testo per l'input del modello. - Esercitarsi nel fine-tuning di un LLM esistente su un dataset personalizzato per adattarlo a un compito specifico. - Applicare tecniche di fine-tuning efficiente dei parametri (PEFT) per addestrare modelli con meno risorse computazionali. - Imparare a ottimizzare i modelli per l'inferenza utilizzando metodi come la quantizzazione. - Esplorare i modelli comuni di applicazione degli LLM, inclusa la Generazione Aumentata dal Recupero (RAG). Il corso inizia con la teoria fondamentale prima di progredire verso esercizi pratici che coprono la preparazione dei dati, la selezione del modello, il fine-tuning e l'ottimizzazione. Leggerai spiegazioni dettagliate e ti eserciterai con esempi scritti per costruire le tue competenze passo dopo passo. Questo corso è progettato per principianti. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Hugging Face o il deep learning, sebbene una conoscenza di base di Python sarà utile. Inizia oggi il tuo viaggio nel mondo dell'AI generativa.