Implementazione di Modelli Aperti e LLM

I modelli open-source offrono privacy, personalizzazione e controllo dei costi ineguagliabili, ma ospitarli autonomamente richiede una solida comprensione delle pipeline di deployment. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali e i passaggi pratici necessari per portare i modelli open-weight in produzione. Passerai dall'utilizzo di API closed-source all'erogazione, gestione e scalabilità dei tuoi modelli aperti, dandoti il pieno controllo sulla tua infrastruttura AI. In questo corso, imparerai a: 1. Comprendere l'architettura fondamentale dei modelli open-weight e come differiscono dalle API proprietarie. 2. Configurare ambienti locali e cloud per eseguire i modelli in modo efficiente utilizzando moderni strumenti di containerizzazione. 3. Costruire endpoint API pronti per la produzione attorno a modelli aperti utilizzando framework web leggeri. 4. Applicare tecniche di ottimizzazione come la quantizzazione per eseguire modelli di grandi dimensioni su hardware limitato. 5. Implementare pattern di Retrieval-Augmented Generation di base per connettere i tuoi modelli distribuiti a dati esterni. 6. Monitorare le prestazioni del modello, la latenza e il consumo di risorse. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i requisiti hardware prima di passare a spiegazioni scritte passo-passo, frammenti di codice e strategie di ottimizzazione. Questo corso è progettato per sviluppatori software, ingegneri e creatori tecnici che sono nuovi al deployment di machine learning, senza alcuna esperienza precedente in DevOps o ingegneria AI richiesta. Inizia a costruire la tua pipeline AI self-hosted oggi stesso.