Corso di formazione Introduzione ai Modelli di Lingua a Grande Scala (LLMs)
Large Language Models (LLMs) sono modelli di reti neurali profonde in grado di generare testi in linguaggio naturale basati su un determinato input o contesto. Vengono addestrati su grandi quantità di dati di testo provenienti da vari domini e fonti e possono catturare i modelli sintattici e semantici del linguaggio naturale. Gli LLM hanno ottenuto risultati impressionanti in varie attività di linguaggio naturale come il riassunto del testo, la risposta alle domande, la generazione di testo e altro ancora.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano utilizzare i modelli linguistici di grandi dimensioni per varie attività in linguaggio naturale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Configura un ambiente di sviluppo che includa un LLM popolare.
- Crea un LLM di base e ottimizzalo su un set di dati personalizzato.
- Utilizza gli LLM per diverse attività in linguaggio naturale come il riassunto del testo, la risposta alle domande, la generazione di testo e altro ancora.
- Esegui il debug e valuta gli LLM utilizzando strumenti come TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.
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.
Struttura del corso
Introduzione
- Cosa sono Large Language Models (LLMs)?
- LLM vs modelli NLP tradizionali
- Panoramica delle caratteristiche e dell'architettura degli LLM
- Sfide e limiti degli LLM
Capire gli LLM
- Il ciclo di vita di un LLM
- Come funzionano gli LLM
- I componenti principali di un LLM: encoder, decoder, attenzione, embedding, ecc.
Introduttiva
- Impostazione dell'ambiente di sviluppo
- Installazione di un LLM come strumento di sviluppo, ad esempio Google Colab, Hugging Face
Lavorare con gli LLM
- Esplorazione delle opzioni LLM disponibili
- Creazione e utilizzo di un LLM
- Ottimizzazione di un LLM su un set di dati personalizzato
Riassunto del testo
- Comprendere il compito del riassunto del testo e le sue applicazioni
- Utilizzo di un LLM per il riassunto estrattivo e astratto del testo
- Valutazione della qualità dei riepiloghi generati utilizzando metriche come ROUGE, BLEU, ecc.
Risposta alle domande
- Comprendere il compito della risposta alle domande e le sue applicazioni
- Utilizzo di un LLM per la risposta alle domande a dominio aperto e chiuso
- Valutazione dell'accuratezza delle risposte generate utilizzando metriche come F1, EM, ecc.
Generazione di testo
- Comprendere il compito della generazione di testo e le sue applicazioni
- Utilizzo di un LLM per la generazione di testo condizionale e incondizionato
- Controllo dello stile, del tono e del contenuto dei testi generati utilizzando parametri come temperatura, top-k, top-p, ecc.
Integrazione degli LLM con altri framework e piattaforme
- Utilizzo di LLM con PyTorch o TensorFlow
- Utilizzo di LLM con Flask o Streamlit
- Utilizzo di LLM con Google Cloud o AWS
Risoluzione dei problemi
- Comprendere gli errori e i bug comuni negli LLM
- Utilizzo di TensorBoard per monitorare e visualizzare il processo di formazione
- Utilizzo di PyTorch Lightning per semplificare il codice di addestramento e migliorare le prestazioni
- Utilizzo di Hugging Face set di dati per caricare e pre-elaborare i dati
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Comprensione dell'elaborazione del linguaggio naturale e del deep learning
- Esperienza con Python e PyTorch o TensorFlow
- Esperienza di programmazione di base
Pubblico
- Gli sviluppatori
- Appassionati di PNL
- Scienziati dei dati
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
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Corsi relativi
Avanzato LangGraph: Ottimizzazione, Debugging e Monitoraggio di Grafi Complessi
35 oreLangGraph è un framework per la costruzione di applicazioni LLM a stato con multi-attori come grafi componibili con uno stato persistente e il controllo dell'esecuzione.
Questo training guidato dall'insegnante (online o in presenza) si rivolge agli ingegneri avanzati di piattaforme AI, a DevOps per l'IA e agli architetti ML che desiderano ottimizzare, debuggare, monitorare ed operare sistemi LangGraph di livello produzione.
Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare e ottimizzare topologie complesse di LangGraph per velocità, costo ed scalabilità.
- Ingenegiare affidabilità con ritentative, timeout, idempotenza e recupero basato su checkpoint.
- Debuggare e tracciare l'esecuzione dei grafi, ispezionare lo stato e riprodurre sistematicamente problemi di produzione.
- Instrumentare i grafi con registri, metriche e tracce, distribuirli in produzione e monitorare SLAs e costi.
Formato del Corso
- Lettura interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'evento.
Creare Agenti di Codifica con Devstral: Dalla Progettazione degli Agenti allo Strumentamento
14 oreDevstral è un framework open-source progettato per costruire ed eseguire agenti di codifica in grado di interagire con basi di codice, strumenti di sviluppo e API per migliorare la produttività degli ingegneri.
Questo training guidato da istruttori (online o in presenza) è rivolto a ingegneri ML intermedi o avanzati, team di strumentazione per sviluppatori e SREs che desiderano progettare, implementare e ottimizzare agenti di codifica utilizzando Devstral.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare Devstral per lo sviluppo di agenti di codifica.
- Progettare flussi di lavoro agentic per l'esplorazione e la modifica delle basi di codice.
- Integrare gli agenti di codifica con strumenti di sviluppo e API.
- Implementare le migliori pratiche per il deployment sicuro ed efficiente degli agenti.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'evento.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
14 oreDevstral and Mistral models are open-source AI technologies designed for flexible deployment, fine-tuning, and scalable integration.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate–level to advanced–level ML engineers, platform teams, and research engineers who wish to self-host, fine-tune, and govern Mistral and Devstral models in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure self-hosted environments for Mistral and Devstral models.
- Apply fine-tuning techniques for domain-specific performance.
- Implement versioning, monitoring, and lifecycle governance.
- Ensure security, compliance, and responsible usage of open-source models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises in self-hosting and fine-tuning.
- Live-lab implementation of governance and monitoring pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Applicazioni di LangGraph nel settore finanziario
35 oreLangGraph è un framework per la creazione di applicazioni LLM stateful e multi-attori come grafi componibili con uno stato persistente e il controllo dell'esecuzione.
Questo addestramento live guidato da un istruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano progettare, implementare ed operare soluzioni finanziarie basate su LangGraph con una corretta governance, osservabilità e conformità.
Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare flussi di lavoro specifici per le finanze basati su LangGraph allineati ai requisiti regolatori e di audit.
- Integrare standard e ontologie dei dati finanziari nello stato del grafo e nelle strumentazioni.
- Metttere in pratica la affidabilità, la sicurezza e i controlli a ciclo chiuso con l'operatore umano per processi critici.
- Distribuire, monitorare ed ottimizzare sistemi LangGraph per prestazioni, costi e SLA.
Formato del Corso
- Lectura interattiva e discussioni.
- Numerosi esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni per la Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata su questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Fondamenti di LangGraph: Promozione e Catena basate su Grafi
14 oreLangGraph è un framework per la costruzione di applicazioni LLM strutturate in grafici che supportano il planning, la ramificazione, l'utilizzo degli strumenti, la memoria e l'esecuzione controllata.
Questo corso interattivo e live (online o presenziale) è rivolto a sviluppatori principianti, engineer di prompt e pratiche di dati che desiderano progettare e costruire workflow LLM flessibili e multistep utilizzando LangGraph.
Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Spiegare i concetti principali di LangGraph (nodi, archi, stato) e quando usarli.
- Cosrire prompt chain che si ramificano, chiamano strumenti ed eseguono operazioni di memoria.
- Integrare recupero e API esterne nei workflow grafici.
- Testare, debuggare e valutare le applicazioni LangGraph per affidabilità e sicurezza.
Formato del Corso
- Lectura interattiva e discussione guidata.
- Lab e panoramica codice in un ambiente sandbox.
- Esercizi basati su scenari per design, test e valutazione.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
LangGraph nella Salute: Orchestrazione dei Flussi di Lavoro per Ambienti Regolamentati
35 oreLangGraph consente flussi di lavoro stateful e multi-attori alimentati da LLM con un controllo preciso sui percorsi di esecuzione e la persistenza dello stato. Nel settore sanitario, queste capacità sono cruciali per la conformità, l'interoperabilità e la costruzione di sistemi di supporto alle decisioni che si integrano nei flussi di lavoro medici.
Questo addestramento interattivo e in diretta (online o su sito) è rivolto a professionisti di livello intermedio a avanzato che desiderano progettare, implementare e gestire soluzioni sanitarie basate su LangGraph, affrontando sfide regolamentari, etiche ed operative.
Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare flussi di lavoro di LangGraph specifici per la sanità con attenzione alla conformità e alla tracciabilità.
- Integrare le applicazioni LangGraph con ontologie e standard medici (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Applicare le migliori pratiche per affidabilità, tracciabilità ed esplicabilità in ambienti sensibili.
- Distribuire, monitorare e validare applicazioni LangGraph in contesti di produzione sanitaria.
Formato del Corso
- Lettura interattiva ed esercizi di discussione.
- Esercizi pratici con studi di caso reali.
- Esercitazioni di implementazione in un ambiente live-lab.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un addestramento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
LangGraph per Applicazioni Legalità
35 oreLangGraph è un framework per la costruzione di applicazioni LLM ad stati multi-attori come grafi componibili con stato persistente e controllo preciso dell'esecuzione.
Questo corso interattivo e guidato dall'insegnante (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello intermediario ed avanzato che desiderano progettare, implementare e operare soluzioni legali basate su LangGraph con i necessari controlli di conformità, tracciabilità e governance.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare flussi di lavoro di LangGraph specifici per ambito legale che preservano la tracciabilità e la conformità.
- Integrare ontologie legali e standard documentali nello stato del grafo e nel processo di elaborazione.
- Mettere in pratica barriere, approvazioni a ciclo chiuso con l'intervento umano e percorsi decisionali tracciabili.
- Deployare, monitorare e mantenere i servizi LangGraph in produzione con visibilità operativa e controlli sui costi.
Formato del Corso
- Lettura interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Esecuzione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni per la Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'incontro.
Creazione di Flussi di Lavoro Dinamici con LangGraph e Agenti LLM
14 oreLangGraph è un framework per la creazione di workflow basati su grafi LLM che supportano ramificazioni, uso strumenti, memoria e esecuzione controllabile.
Questo training live guidato da un istruttore (online o presenziale) è rivolto a ingegneri intermedi e team di prodotti che desiderano combinare la logica grafica di LangGraph con i cicli degli agenti LLM per creare applicazioni dinamiche consapevoli del contesto, come agenti supporto clienti, alberi decisionali e sistemi di recupero informazioni.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare workflow basati su grafi che coordinano agenti LLM, strumenti e memoria.
- Mettere in pratica la routing condizionale, i tentativi ripetuti e le opzioni di fallback per un'esecuzione robusta.
- Integrare il recupero dati, API e output strutturati nei cicli degli agenti.
- Valutare, monitorare e rafforzare il comportamento degli agenti per la affidabilità e la sicurezza.
Formato del Corso
- Lecture interattive e discussioni guidate.
- Laboratori guidati ed esercitazioni di codice in un ambiente sandbox.
- Esercizi di progettazione basati su scenari e recensioni tra pari.
Opzioni per la Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'incontro.
LangGraph per l'Automazione del Marketing
14 oreLangGraph è un framework di orchestrazione basato su grafi che consente workflow condizionali e multistep per LLM e strumenti, ideale per automatizzare e personalizzare pipeline di contenuti.
Questo training interattivo guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a marketer, strategi del contenuto e sviluppatori di automazione di livello intermedio che desiderano implementare campagne email dinamiche e ramificate e pipeline di generazione di contenuti utilizzando LangGraph.
Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare workflow di contenuti e email strutturati su grafi con logica condizionale.
- Integrare LLM, API e fonti di dati per la personalizzazione automatizzata.
- Gestire stato, memoria e contesto attraverso campagne multistep.
- VaLUtARE, monitorare ed ottimizzare le prestazioni dei workflow e gli esiti della consegna.
Formato del Corso
- Lecture interactive e discussioni di gruppo.
- Laboratori pratici per l'implementazione di workflow email e pipeline di contenuti.
- Esercizi basati su scenari sulla personalizzazione, segmentazione e logica ramificata.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Le Chat Enterprise: ChatOps Privato, Integrazioni & Controlli di Amministrazione
14 oreLe Chat Enterprise è una soluzione privata di ChatOps che fornisce funzionalità AI conversazionale sicure, personalizzabili e governate per le organizzazioni, con supporto per RBAC, SSO, connettori e integrazioni di applicazioni aziendali.
Questa formazione guidata da un istruttore (online o in sede) è rivolta a product manager, responsabili IT, ingegneri soluzioni e team di sicurezza/conformità di livello intermedio che desiderano distribuire, configurare e governare Le Chat Enterprise negli ambienti aziendali.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare Le Chat Enterprise per distribuzioni sicure.
- Abilitare RBAC, SSO e controlli basati sulla conformità.
- Integrare Le Chat con applicazioni e database aziendali.
- Progettare e implementare playbooks di governance e amministrazione per ChatOps.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.
Cost-Effective LLM Architectures: Mistral at Scale (Performance / Cost Engineering)
14 oreMistral is a high-performance family of large language models optimized for cost-effective production deployment at scale.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level infrastructure engineers, cloud architects, and MLOps leads who wish to design, deploy, and optimize Mistral-based architectures for maximum throughput and minimum cost.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement scalable deployment patterns for Mistral Medium 3.
- Apply batching, quantization, and efficient serving strategies.
- Optimize inference costs while maintaining performance.
- Design production-ready serving topologies for enterprise workloads.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Productizing Conversational Assistants with Mistral Connectors & Integrations
14 oreMistral AI is an open AI platform that enables teams to build and integrate conversational assistants into enterprise and customer-facing workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level product managers, full-stack developers, and integration engineers who wish to design, integrate, and productize conversational assistants using Mistral connectors and integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Integrate Mistral conversational models with enterprise and SaaS connectors.
- Implement retrieval-augmented generation (RAG) for grounded responses.
- Design UX patterns for internal and external chat assistants.
- Deploy assistants into product workflows for real-world use cases.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on integration exercises.
- Live-lab development of conversational assistants.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 oreMistral Medium 3 è un modello linguistico multimodale di alte prestazioni progettato per il deployment in ambienti aziendali a livello di produzione.
Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto a ingegneri AI/ML intermedi e avanzati, architetti di piattaforme e team MLOps che desiderano deployare, ottimizzare e proteggere Mistral Medium 3 per scenari aziendali.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Deployare Mistral Medium 3 utilizzando API o opzioni self-hosted.
- Ottimizzare le prestazioni e i costi dell'inferenza.
- Implementare scenari multimodali con Mistral Medium 3.
- Applicare le migliori pratiche di sicurezza e conformità per gli ambienti aziendali.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente lab live.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'evento.
Mistral for Responsible AI: Privacy, Data Residency & Enterprise Controls
14 oreMistral AI is an open and enterprise-ready AI platform that provides features for secure, compliant, and responsible AI deployment.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level compliance leads, security architects, and legal/ops stakeholders who wish to implement responsible AI practices with Mistral by leveraging privacy, data residency, and enterprise control mechanisms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement privacy-preserving techniques in Mistral deployments.
- Apply data residency strategies to meet regulatory requirements.
- Set up enterprise-grade controls such as RBAC, SSO, and audit logs.
- Evaluate vendor and deployment options for compliance alignment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Compliance-focused case studies and exercises.
- Hands-on implementation of enterprise AI controls.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Multimodal Applications with Mistral Models (Vision, OCR, & Document Understanding)
14 oreMistral models are open-source AI technologies that now extend into multimodal workflows, supporting both language and vision tasks for enterprise and research applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML researchers, applied engineers, and product teams who wish to build multimodal applications with Mistral models, including OCR and document understanding pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Mistral models for multimodal tasks.
- Implement OCR workflows and integrate them with NLP pipelines.
- Design document understanding applications for enterprise use cases.
- Develop vision-text search and assistive UI functionalities.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on coding exercises.
- Live-lab implementation of multimodal pipelines.
Course Customization Options
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