Contenuto

    OpenAI playground
    Prompt engineering
    Generazione di testo, codice, immagini
    Iterazione e raffinamento dei risultati
    Utilizzo delle API di OpenAI
    Panoramica sulle API di OpenAI
    Installazione e configurazione
    API di completamento di testo
    API di generazione di immagini
    Esempi di codice e integrazioni
    RAG
    Panoramica sulle API di OpenAI
    Installazione e configurazione
    API di completamento di testo
    API di generazione di immagini
    Esempi di codice e integrazioni
    Fine Tuning
    Preparazione dei dati
    Fine tuning di modelli di linguaggio
    Valutazione delle prestazioni
    Casi di studio
    Embedding e Database vettoriali
    Introduzione agli embedding
    Creazione e gestione di embedding
    Database vettoriali (es. Weaviate, Pinecone)
    Ricerca semantica con embedding
    Utilizzo di modelli AI in locale
    Vantaggi e svantaggi dell'AI locale
    Strumenti per l'esecuzione locale (es. OPT, LLaMa)
    Ottimizzazione e risorse richieste
    Hugging Face
    Piattaforma Hugging Face
    Utilizzo di modelli pre-addestrati
    Fine tuning con Hugging Face
    Librerie e integrazioni
    AI generativi e Automazione