Sperimentazione, Distribuzione e Fondamenti di AI Etica per LLM

La distribuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in produzione richiede più che semplici chiamate API; richiede una sperimentazione rigorosa, un'erogazione efficiente e un forte impegno per la sicurezza. Questo corso ti guida attraverso l'intero ciclo di vita dello sviluppo di LLM, dalla messa a punto iniziale alla distribuzione scalabile e all'allineamento etico. Passerai dal prompting di base alla comprensione di come valutare, ottimizzare e distribuire sistematicamente i modelli. Attraverso lezioni chiare e basate su testo, imparerai come impostare pipeline di test robuste, gestire le versioni dei modelli e implementare guardrail per garantire che le tue applicazioni AI siano sia performanti che responsabili. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali degli LLM, l'ottimizzazione degli iperparametri e le metriche di valutazione dei modelli - Configurare Triton Inference Server per ottimizzare il throughput del modello e minimizzare la latenza - Implementare metodologie di controllo di versione e A/B testing per aggiornamenti fluidi dei modelli - Applicare framework di AI etica, guardrail di sicurezza e strategie di mitigazione dei bias in produzione - Esplorare modelli di dominio specializzati, incluso BioNeMo per applicazioni biotecnologiche - Progettare pipeline di valutazione utilizzando le moderne best practice MLOps per tracciare il model drift Il curriculum inizia con definizioni fondamentali e concetti di valutazione prima di progredire verso configurazioni di distribuzione pratiche e ottimizzazione avanzata dell'inferenza. Esplorerai quindi considerazioni etiche e framework di sicurezza del mondo reale per garantire una distribuzione responsabile. Questo corso è progettato per principianti, sviluppatori e product manager che desiderano comprendere il lato operativo degli LLM. Non è richiesta alcuna esperienza precedente nella distribuzione di AI. Inizia oggi stesso a costruire sistemi AI affidabili, ad alte prestazioni ed etici.