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Questo lavoro č stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
I recenti progressi nell'intelligenza artificiale non solo hanno fatto crescere la domanda di prodotti AI, ma hanno anche reso piů facile per chiunque voglia creare prodotti AI. L'approccio "model-as-a-service" ha trasformato l'AI da una cosa complicata a uno strumento di sviluppo potente che tutti possono usare. Tutti, anche chi ha poca o nessuna esperienza nell'IA, ora possono usare i modelli di IA per creare applicazioni. In questo libro, l'autore Chip Huyen parla dell'ingegneria dell'IA: il processo di creazione di applicazioni con modelli di base giŕ pronti.
Il libro inizia con una panoramica dell'ingegneria dell'IA, spiegando come si differenzia dall'ingegneria ML tradizionale e parlando del nuovo stack dell'IA. Piů si usa l'IA, piů ci sono possibilitŕ di guasti gravi e quindi piů diventa importante la valutazione. Questo libro parla di diversi modi per valutare i modelli aperti, compreso l'approccio AI-as-a-judge, che sta crescendo velocemente.
Gli sviluppatori di applicazioni di IA scopriranno come orientarsi nel panorama dell'IA, inclusi modelli, set di dati, benchmark di valutazione e il numero apparentemente infinito di casi d'uso e modelli di applicazione. Imparerete un framework per lo sviluppo di un'applicazione di IA, partendo da tecniche semplici e progredendo verso metodi piů sofisticati, e scoprirete come implementare in modo efficiente queste applicazioni.
- Capire cos'č l'ingegneria dell'IA e in cosa si differenzia dall'ingegneria tradizionale del machine learning
- Scopri il processo di sviluppo di un'applicazione di IA, le sfide di ogni fase e gli approcci per affrontarle
- Esplora varie tecniche di adattamento dei modelli, tra cui prompt engineering, RAG, fine-tuning, agenti e ingegneria dei set di dati, e capisci come e perché funzionano
- Esamina i colli di bottiglia in termini di latenza e costi quando si utilizzano modelli di base e impara come superarli
- Scegliere il modello, il set di dati, i benchmark di valutazione e le metriche giusti per le proprie esigenze
Chip Huyen lavora per accelerare l'analisi dei dati su GPU presso Voltron Data. In precedenza, ha lavorato presso Snorkel AI e NVIDIA, ha fondato una startup di infrastrutture di IA e ha insegnato Machine Learning Systems Design a Stanford. Č autrice del libro Designing Machine Learning Systems, un bestseller di Amazon nel campo dell'IA.
AI Engineering si basa su Designing Machine Learning Systems (O'Reilly) e lo integra.