Questo corso dimostra che i dipendenti che ricoprono ruoli diversi devono imparare a condividere le informazioni, collaborare e impegnarsi per raggiungere un obiettivo comune, in modo da ottenere risultati positivi e promuovere l’innovazione dell’IA generativa.
È particolarmente utile per:
I casi d’uso incorporano gli aspetti tecnici dell’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni e sistemi di IA generativa, offrendo informazioni pratiche su come chi ricopre questi ruoli può allineare il suo lavoro a quello dei colleghi.
GenAIOps Enablement with Red Hat AI Enterprise (AI501) è un corso intensivo della durata di cinque giorni, erogato secondo il metodo Red Hat e pensato per sviluppare nei team le competenze necessarie a definire e concretizzare la propria visione dell’IA. Sebbene molti programmi di formazione sull’IA siano incentrati su un framework o una tecnologia specifici, questo corso illustra come gli strumenti si integrano in un flusso di lavoro operativo di IA generativa completo, considerando come risultato finale l’applicazione basata sull’IA, e non solo il modello.
Per raggiungere gli obiettivi di apprendimento, il gruppo dei partecipanti deve includere persone che ricoprono ruoli aziendali diversi. Ingegneri di IA, sviluppatori di applicazioni, ingegneri della piattaforma, architetti e responsabili IT acquisiranno esperienza andando oltre i loro silos tradizionali. Le attività quotidiane simulano quelle di un team di distribuzione reale che crea un’applicazione basata sull’IA, in cui gruppi di lavoro interfunzionali scopriranno quanto la collaborazione sia importante per favorire l’innovazione. Grazie alle esperienze condivise e alle procedure consigliate, il team può mettere in pratica quanto appreso per aiutare la cultura e la mission aziendali a perseguire le iniziative di IA generativa.
Il corso si basa su Red Hat AI Enterprise, che include Red Hat OpenShift AI, oltre a Red Hat OpenShift GitOps, Red Hat OpenShift Pipelines, modelli di IA generativa e librerie open source.
Molte aziende si trovano ad affrontare problemi come la complessità operativa e la proliferazione incontrollata di strumenti tra i team, il drift a livello di prompt e configurazioni che porta a risultati non uniformi, le regressioni a livello di qualità che si manifestano con i cambiamenti, il grounding non gestito che causa allucinazioni, i rischi per la sicurezza derivanti da prompt injection e contenuti dannosi, nonché la latenza e i costi imprevedibili che ostacolano la scalabilità. GenAIOps affronta queste sfide attraverso la standardizzazione, il trattamento dei prompt e delle configurazioni come codice, le valutazioni automatizzate continue, la RAG con governance controllata, le protezioni applicate dalla piattaforma e l’osservabilità end to end.
Questo corso introduce i principi della cultura GenAIOps nel concreto e le pratiche moderne. Potrai seguire l’intero ciclo di vita di un’applicazione basata sull’IA, dal versioning di prompt e configurazione fino all’implementazione, alla valutazione continua e alle operazioni di manutenzione post-lancio. Al termine del corso, sarai in grado di applicare i principi GenAIOps e di sfruttare Red Hat AI Enterprise per promuovere e guidare le iniziative di trasformazione dell’IA generativa all’interno della tua organizzazione.
Al termine del corso, avrai acquisito familiarità con la piattaforma di IA gen, saprai dove si colloca Red Hat AI Enterprise all’interno dell’ecosistema GenAIOps e sperimenterai un ciclo di vita delle applicazioni basato sull’IA dall’inizio alla fine. Acquisirai modelli pratici per creare, distribuire ed eseguire applicazioni basate sull’IA in modo scalabile, scoprendo tutti i passaggi del processo che consentono di passare dal prototipo alla produzione mantenendo l’affidabilità.
Basi
Scopri il significato di GenAIOps e come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), con attenzione particolare alla tokenizzazione, alle finestre di contesto e ai fattori che influiscono sul comportamento e sulle prestazioni dei modelli.
Impara a creare prompt efficaci usando i prompt di sistema e quelli utente, a configurare i parametri di temperatura e di output e a ottimizzare i prompt per scenari di utilizzo specifici.
Implementa il versioning dei prompt, crea pipeline di valutazione, automatizza i test e misura sistematicamente la qualità delle applicazioni.
Aggiungi un livello di orchestrazione per creare app di IA gen, distribuire servizi di backend e mettere in pratica GitOps per una distribuzione continua.
Argomenti avanzati
Distribuisci database vettoriali, crea pipeline RAG per applicazioni basate sull’integrazione della conoscenza, implementa il tool calling e crea agenti IA autonomi.
Implementa le protezioni di sicurezza dell’IA, applica le pratiche di sicurezza dell’IA gen, abilita i tre pilastri dell’osservabilità (metriche, registrazione e tracciamento).
Esplora modelli linguistici di piccole dimensioni per un’implementazione efficiente e funzionalità multimodali per la gestione di diversi tipi di input.
Applica tecniche di quantizzazione e compressione per migliorare le prestazioni, esplora approcci di fine tuning, implementa modelli di tipo Models-as-a-Service (MaaS) e riunisci tutto in un’implementazione di produzione.
Il programma del corso è soggetto a modifiche in base alle innovazioni nelle tecnologie e all’evoluzione degli argomenti trattati. Per chiarimenti su obiettivi e specifici argomenti contatta: training@extraordy.com
Lasciaci i tuoi dati nel form, entro al massimo una giornata lavorativa, una nostra training tutor ti contatterà per aiutarti a scegliere il corso più adatto alle tue skill e alle tue esigenze professionali!
