Corso di formazione Ottimizzazione di Modelli Grandi per il Ritraining a Basso costo
L'ottimizzazione di modelli di grandi dimensioni per la messa a punto è fondamentale per rendere fattibili ed economiche le applicazioni di intelligenza artificiale avanzate. Questo corso si concentra sulle strategie per ridurre i costi computazionali, tra cui l'addestramento distribuito, la quantizzazione dei modelli e l'ottimizzazione dell'hardware, consentendo ai partecipanti di distribuire e mettere a punto modelli di grandi dimensioni in modo efficiente.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare le tecniche per l'ottimizzazione di modelli di grandi dimensioni per una messa a punto conveniente in scenari del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi le sfide della messa a punto di modelli di grandi dimensioni.
- Applicare tecniche di training distribuite a modelli di grandi dimensioni.
- Sfrutta la quantizzazione e l'eliminazione dei modelli per l'efficienza.
- Ottimizza l'utilizzo dell'hardware per le attività di messa a punto.
- Distribuisci modelli ottimizzati in modo efficace negli ambienti di produzione.
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 all'ottimizzazione di modelli di grandi dimensioni
- Panoramica delle architetture di modelli di grandi dimensioni
- Sfide nella messa a punto di modelli di grandi dimensioni
- L'importanza di un'ottimizzazione efficiente in termini di costi
Tecniche di formazione distribuite
- Introduzione ai dati e al parallelismo dei modelli
- Framework per la formazione distribuita: PyTorch e TensorFlow
- Scalabilità su più GPU e nodi
Quantizzazione e potatura del modello
- Comprendere le tecniche di quantizzazione
- Applicazione dell'eliminazione per ridurre le dimensioni del modello
- Compromessi tra precisione ed efficienza
Ottimizzazione hardware
- Scegliere l'hardware giusto per le attività di messa a punto
- Ottimizzazione GPU e utilizzo del TPU
- Utilizzo di acceleratori specializzati per modelli di grandi dimensioni
Efficiente Data Management
- Strategie per la gestione di set di dati di grandi dimensioni
- Pre-elaborazione e batch per le prestazioni
- Tecniche di aumento dei dati
Distribuzione di modelli ottimizzati
- Tecniche per la distribuzione di modelli ottimizzati
- Monitoraggio e mantenimento delle prestazioni del modello
- Esempi reali di distribuzione ottimizzata del modello
Tecniche avanzate di ottimizzazione
- Esplorare l'adattamento di basso rango (LoRA)
- Utilizzo di adattatori per la messa a punto modulare
- Tendenze future nell'ottimizzazione dei modelli
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza con framework di deep learning come PyTorch o TensorFlow
- Familiarità con i modelli linguistici di grandi dimensioni e le loro applicazioni
- Comprensione dei concetti di calcolo distribuito
Pubblico
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Specialisti dell'intelligenza artificiale nel cloud
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
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Corsi relativi
Advanced Fine-Tuning & Prompt Management in Vertex AI
14 oreVertex AI offre strumenti avanzati per il fine-tuning di modelli di grandi dimensioni e la gestione dei prompt, consentendo a sviluppatori e team di dati di ottimizzare l'accuratezza del modello, razionalizzare i flussi di lavoro iterativi e garantire una rigorosa valutazione con librerie e servizi integrati.
Questa formazione guidata da un istruttore (online o in loco) è rivolta a praticanti di livello intermedio ad avanzato che desiderano migliorare le prestazioni e la affidabilità delle applicazioni di AI generative utilizzando il fine-tuning supervisionato, la gestione delle versioni dei prompt e i servizi di valutazione in Vertex AI.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Applicare tecniche di fine-tuning supervisionato ai modelli Gemini in Vertex AI.
- Implementare flussi di lavoro per la gestione dei prompt, inclusa la versioning e il testing.
- Sfruttare le librerie di valutazione per benchmarkare e ottimizzare le prestazioni dell'AI.
- Distribuire e monitorare modelli migliorati in ambienti di produzione.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Laboratori pratici con strumenti di fine-tuning e gestione dei prompt di Vertex AI.
- Casi studio di ottimizzazione di modelli aziendali.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'evento.
Avanzate Tecniche nell'Apprendimento Trasferibile
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.
Continual Learning e Strategie di Aggiornamento per Modelli Finetuned
14 oreQuesto corso guidato dall'insegnante, live (online o in locale), è rivolto a ingegneri di manutenzione AI e professionisti MLOps di livello avanzato che desiderano implementare pipeline di apprendimento continuo robuste e strategie di aggiornamento efficaci per modelli finetunati distribuiti.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare ed implementare workflow di apprendimento continuo per modelli distribuiti.
- Mitigare il dimenticamento catastrofico attraverso un adeguato addestramento e gestione della memoria.
- Automatizzare il monitoraggio e i trigger di aggiornamento basati su drift del modello o modifiche dei dati.
- Integrare le strategie di aggiornamento dei modelli nelle pipeline CI/CD e MLOps esistenti.
Deploying Fine-Tuned Models in Production Deployment di Modelli Otimizzati in Produzione
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.
Fine-Tuning Specifico per la Finanza
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano acquisire competenze pratiche nella personalizzazione di modelli di intelligenza artificiale per attività finanziarie critiche.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti dell'ottimizzazione per le applicazioni finanziarie.
- Sfrutta i modelli pre-addestrati per attività specifiche del dominio nel settore finanziario.
- Applica tecniche per il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e la generazione di consulenza finanziaria.
- Garantisci la conformità alle normative finanziarie come GDPR e SOX.
- Implementa la sicurezza dei dati e le pratiche etiche di intelligenza artificiale nelle applicazioni finanziarie.
Afferenti e Modelli di Linguaggio a Grande Scala (LLMs)
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (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.
Ottimizzazione Efficiente con Adattamento Rango Basso (LoRA)
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano implementare strategie di messa a punto per modelli di grandi dimensioni senza la necessità di ampie risorse computazionali.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi dell'adattamento di basso rango (LoRA).
- Implementa LoRA per una messa a punto efficiente di modelli di grandi dimensioni.
- Ottimizza l'ottimizzazione per ambienti con risorse limitate.
- Valuta e distribuisci modelli ottimizzati per LoRA per applicazioni pratiche.
Affinamento di Modelli Multimodali
28 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare la messa a punto di modelli multimodali per soluzioni di intelligenza artificiale innovative.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi l'architettura dei modelli multimodali come CLIP e Flamingo.
- Prepara e pre-elabora in modo efficace i set di dati multimodali.
- Ottimizza i modelli multimodali per attività specifiche.
- Ottimizza i modelli per le applicazioni e le prestazioni del mondo reale.
Affinamento per elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano migliorare i loro progetti di PNL attraverso l'efficace messa a punto di modelli linguistici pre-addestrati.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti della messa a punto per le attività di NLP.
- Ottimizza i modelli pre-addestrati come GPT, BERT e T5 per applicazioni NLP specifiche.
- Ottimizza gli iperparametri per migliorare le prestazioni del modello.
- Valuta e distribuisci modelli ottimizzati in scenari reali.
Affinamento AI per i Servizi Finanziari: Predizione del Rischio e Rilevazione delle Frodi
14 oreQuesto training guidato dall'insegnante (online o in presenza) è rivolto a data scientists e ingegneri AI di livello avanzato nel settore finanziario che desiderano affinare modelli per applicazioni come scoring del credito, rilevazione delle frodi e modellazione del rischio utilizzando dati finanziari specifici del dominio.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Affinare modelli AI su set di dati finanziari per migliorare la predizione delle frodi e del rischio.
- Applicare tecniche come il transfer learning, LoRA e regolarizzazione per migliorare l'efficienza dei modelli.
- Integrare considerazioni sulla conformità finanziaria nel workflow di modellazione AI.
- Distribuire modelli affinati per l'uso in piattaforme di servizi finanziari.
Fine-Tuning AI per la Sanità: Diagnosi Medica e Analisi Predittiva
14 oreQuesto corso di formazione guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a sviluppatori di AI medica e data scientists di livello intermedio ad avanzato che desiderano fine-tuning i modelli per la diagnosi clinica, la previsione delle malattie e il forecast dei risultati dei pazienti utilizzando dati medici strutturati e non strutturati.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Fine-tuning modelli AI su dataset sanitari che includono EMR, imaging e dati temporali.
- Applicare il transfer learning, l'adattamento del dominio e la compressione dei modelli in contesti medici.
- Affrontare privacy, bias e conformità normativa nello sviluppo dei modelli.
- Distribuire e monitorare i modelli fine-tuned in ambienti sanitari reali.
Afferenza dell'LLM DeepSeek per Modelli AI Personalizzati
21 oreQuesto addestramento guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a ricercatori avanzati di intelligenza artificiale, ingegneri di apprendimento automatico e sviluppatori che desiderano ottimizzare i modelli LLM DeepSeek per creare applicazioni AI specializzate adattate a specifici settori, domini o esigenze aziendali.
Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere l'architettura e le capacità dei modelli DeepSeek, inclusi DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
- Preparare i dataset e preprocessare i dati per l'ottimizzazione.
- Ottimizzare i modelli LLM DeepSeek per applicazioni specifiche di dominio.
- Ottimizzare ed effettuare la distribuzione dei modelli ottimizzati in modo efficiente.
Affinamento dell'AI per Sistemi Autonomi e Sorveglianza
14 oreQuesto corso interattivo e guidato dall'insegnante in Italia (online o presenziale) è rivolto a ingegneri avanzati di IA per la difesa e sviluppatori di tecnologie militari che desiderano addestrare modelli di deep learning per l'uso in veicoli autonomi, droni e sistemi di sorveglianza, mantenendo rigorose standard di sicurezza e affidabilità.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Addestrare modelli di visione artificiale e fusione dei sensori per compiti di sorveglianza e mira.
- Adattare sistemi autonomi AI a ambienti e profili operativi mutevoli.
- Implementare meccanismi robusti di validazione e sicurezza in pipeline dei modelli.
- Assicurare l'allineamento con gli standard specifici di conformità, sicurezza e safety per la difesa.
Affinamento dei Modelli AI Legal: Revisione dei Contratti e Ricerca Legale
14 oreQuesto corso di formazione guidato dall'instruttore in Italia (online o in sede) è rivolto a ingegneri legal tech e sviluppatori AI di livello intermedio che desiderano affinare i modelli linguistici per compiti come l'analisi dei contratti, l'estrazione delle clausole e la ricerca legale automatizzata in ambienti di servizi legali.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Preparare e pulire documenti legali per l'affinamento dei modelli NLP.
- Applicare strategie di affinamento per migliorare l'accuratezza del modello in compiti legali.
- Distribuire modelli per assistere nella revisione dei contratti, nella classificazione e nella ricerca legale.
- Garantire la conformità, l'auditabilità e la tracciabilità delle uscite AI in contesti legali.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 oreQuesto training guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico, sviluppatori AI e scienziati dei dati di livello intermedio ad avanzato che desiderano imparare come utilizzare QLoRA per affinare efficacemente modelli di grandi dimensioni per compiti specifici e personalizzazioni.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere la teoria dietro QLoRA e le tecniche di quantizzazione per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs).
- Implementare QLoRA per affinare modelli linguistici di grandi dimensioni per applicazioni specifiche.
- Ottimizzare le prestazioni dell'affinamento su risorse computazionali limitate utilizzando la quantizzazione.
- Distribuire e valutare i modelli affinati in applicazioni reali in modo efficiente.
