Addestramento e fine-tuning di modelli IA

Cosa significa fare fine-tuning di un modello?

Il fine-tuning adatta un modello già addestrato usando esempi di un compito specifico. Può servire a ottenere un formato di risposta coerente, classificare contenuti o definire il comportamento nelle chiamate a strumenti. La piattaforma organizza alcune fasi di questo lavoro: controlla quali attività copre, dalla preparazione degli esempi all’utilizzo del modello nell’applicazione.

Confrontare gli strumenti a partire dai propri dati

Definisci prima gli input e gli output attesi. Verifica modelli di base, formati, versioni dei dataset e controlli di compatibilità. LoRA e addestramento completo non sono disponibili per ogni combinazione di modello e ambiente.

Prepara anche dati di verifica separati dall’addestramento. Confronta il candidato e il modello attuale sugli stessi casi, con gli stessi criteri. Oltre al punteggio medio, esamina errori, risposte incomplete, latenza e costi di inferenza. Il completamento di un processo non dimostra da solo un miglioramento.

Dal modello addestrato al servizio operativo

Controlla come si espone l’API, se si possono esportare i pesi e quali condizioni valgono per un altro servizio di hosting. Separa spese di esperimenti, valutazione e inferenza continuativa. Esamina conservazione dei dati, fornitori esterni, cancellazione e licenze. Una piattaforma installata sui propri server può comunque richiedere servizi esterni per il calcolo GPU.