Azure Machine Learning

Descrizione del corso

• Introduzione ad Azure Machine Learning
• Panoramica delle novità disponibili
• Creare, addestrare e distribuire modelli di Machine Learning
• Funzionalità di AutoML, di MLOps e di interpretability
• Utilizzo di Prompt Flow in Azure Machine Learning
• Come abilitare, creare e sviluppare il tuo primo flusso di prompt, testarlo e valutarlo
• Distribuzione in ambiente di produzione
• Prompt Flow, una funzionalità di Azure ML per creare e gestire sequenze di domande e risposte basate sui modelli GPT
• Abilitare Prompt Flow nel tuo workspace
• Come creare e sviluppare il tuo primo flusso di prompt, come testarlo e valutarlo, e come distribuirlo in produzione
• Introduzione ai modelli Open
• Panoramica dei modelli aperti disponibili e come utilizzarli in Azure Machine Learning
• Differenze tra Modello Open e Modello di ML
• Quali sono i modelli open disponibili e come utilizzarli in Azure Machine Learning
• Modelli Open per la generazione di testo che per altri compiti
• Fine tuning dei modelli open
• Come ottimizzare i modelli open per migliorare le prestazioni e adattarli alle tue esigenze specifiche
• Scelta del Dataset
• Preparazione dei dati
• Impostare il processo di addestramento, e come valutare i risultati
• Integrare Modelli Open con Azure AI Studio e R.A.G. con modelli fine tuned
• Come creare delle soluzioni avanzate e innovative per gestire progetti che sfruttano i modelli open
• Come usare le architetture RAG per integrare informazioni provenienti da fonti esterne
• Come usare i modelli fine tuned per personalizzare e migliorare la generazione di testo
• Esercizio #32.01 – Creare un workspace Azure Machine Learning e navigare l’interfaccia
• Esercizio #32.02 – Caricare un dataset tabulare di esempio
• Esercizio #32.03 – Avviare il training e monitorare i run in tempo reale dalla dashboard
• Esercizio #32.04 – Abilitare Prompt Flow nel workspace e creare un nuovo flusso da zero
• Esercizio #32.05 – Aggiungere un nodo LLM collegato a un deployment Azure OpenAI
• Esercizio #32.06 – Costruire un flusso a due step: il primo genera una risposta, il secondo la valuta e la riformula