Azure OpenAI

Descrizione del corso

• Introduzione ad Azure OpenAI
• Servizi e funzionalità disponibili
• Vantaggi ed accesso ai Servizi
• Esempi di applicazioni realizzate con Azure OpenAI
• Caratteristiche e funzionalità di OpenAI
• Utilizzo dei modelli GPT in Azure OpenAI
• Come utilizzare i modelli GPT-3 e GPT-4 in Azure OpenAI
• Utilizzo dei modelli GPT per generazione di testo
• Interrogare i modelli GPT tramite API
• Come scegliere i parametri e le impostazioni più adatte
• Come valutare la qualità e la rilevanza dei testi generati
• Introduzione alle architetture RAG
• Come utilizzarle con i Azure OpenAI
• Come si differenzia da un modello GPT
• Come una architettura RAG può integrare informazioni provenienti da fonti esterne, come documenti o Database
• Architetture RAG in Azure OpenAI
• Casi d’uso più comuni
• Creazione di una Web app standard utilizzando Azure Machine Learning, Azure OpenAI Studio e le architetture RAG
• Creare una web app standard che sfrutta i servizi di Azure OpenAI, Azure Machine Learning e le architetture RAG
• Configurare e gestire il tuo ambiente di sviluppo, come creare e testare il tuo codice, e come distribuire e monitorare la tua web app
• Fine Tuning dei modelli GPT
• Come ottimizzare i modelli GPT per migliorare le prestazioni e adattarli alle tue esigenze specifiche
• Addestrare i modelli su un dataset specifico per personalizzarli e renderli più efficaci
• Scegliere il dataset, come preparare i dati, come impostare il processo di addestramento, e come valutare i risultati
• Esercizio #31.01 – Accedere al portale Azure e navigare fino alla risorsa Azure OpenAI
• Esercizio #31.02 – Recuperare endpoint, API key e deployment name dalla console
• Esercizio #31.03 – Scrivere uno script Python che chiama l’API con la libreria openai e invia un prompt semplice
• Esercizio #31.04 – Preparare una piccola knowledge base con 3-4 documenti di testo
• Esercizio #31.05 – Generare gli embedding dei documenti tramite il modello text-embedding-ada-002 di Azure OpenAI
• Esercizio #31.06 – Salvare gli embedding in un vettore in memoria