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Struttura del corso
Introduzione all’ottimizzazione e alla distribuzione dei modelli
- Panoramica sui modelli DeepSeek e sulle sfide legate alla loro distribuzione
- Comprensione dell’efficienza dei modelli: velocità contro precisione
- Metriche prestazionali fondamentali per i modelli di intelligenza artificiale
Ottimizzazione delle prestazioni dei modelli DeepSeek
- Tecniche per ridurre la latenza durante l’inferenza
- Strategie di quantizzazione e potatura dei modelli
- Utilizzo di librerie ottimizzate specificamente per i modelli DeepSeek
Implementazione di pratiche MLOps per i modelli DeepSeek
- Gestione del controllo versioni e tracciamento dei modelli
- Automatizzazione della fase di riaddestramento e distribuzione dei modelli
- Configurazione di pipeline CI/CD per applicazioni basate sull’IA
Distribuzione dei modelli DeepSeek in ambienti cloud e on-premise
- Scelta dell’infrastruttura più idonea alla distribuzione
- Distribuzione mediante Docker e Kubernetes
- Gestione degli accessi API e delle procedure di autenticazione
Scalabilità e monitoraggio delle implementazioni AI
- Strategie di bilanciamento del carico per servizi IA
- Rilevamento del drift dei modelli e della loro perdita di prestazioni
- Implementazione dell’autoscaling per applicazioni basate sull’intelligenza artificiale
Sicurezza e conformità nelle implementazioni AI
- Gestione della privacy dei dati all’interno dei flussi di lavoro IA
- Rispetto delle normative aziendali in materia di intelligenza artificiale
- Best practice per garantire la sicurezza nelle implementazioni IA
Tendenze future e strategie di ottimizzazione dell’IA
- Avanzamenti tecnologici nell’ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale
- Neo-tendenze in ambito MLOps e infrastrutture IA
- Definizione di una roadmap strategica per la distribuzione dell’IA<\/li>
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Esperienza nella distribuzione di modelli AI e nell’utilizzo delle infrastrutture cloud
- Buona padronanza di almeno un linguaggio di programmazione (ad esempio Python, Java, C++)
- Conoscenza dei principi fondamentali di MLOps e dell’ottimizzazione prestazionale dei modelli
Destinatari
- Ingegneri AI impegnati nell’ottimizzazione e distribuzione dei modelli DeepSeek
- Data scientist specializzati nel miglioramento delle prestazioni dell’intelligenza artificiale
- Specialisti di machine learning responsabili della gestione di sistemi AI su cloud
14 ore
