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Concetti di IA generativa
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Dall'inizio del 2023, abbiamo sentito parlare molto di ChatGPT e di altri entusiasmanti nuovi strumenti di AI generativa. ChatGPT ha conquistato il mondo come un'applicazione di AI conversazionale straordinariamente capace. Ma è stato solo l'inizio di una nuova ondata di innovazione nell'AI generativa.
Nei mesi successivi al lancio di ChatGPT, abbiamo visto un fiorire di nuove startup e aziende che sfruttano modelli linguistici di grandi dimensioni simili per creare applicazioni innovative. Strumenti come ChatPDF consentono di conversare in modo naturale con i documenti, e AutoGPT utilizza architetture basate su agenti per automatizzare attività complesse. Sembra che ogni giorno venga lanciata una nuova applicazione di AI generativa per risolvere problemi reali in modi creativi.
Ma come vengono effettivamente costruiti questi potenti sistemi? E potresti creare il tuo AI conversazionale personalizzato?
In questo blog, esamineremo sette strumenti essenziali di AI generativa per creare applicazioni AI e vedremo modi efficaci per svilupparle.
Se sei curioso di sapere perché l'alfabetizzazione all'AI è così importante, dai un'occhiata alla nostra guida dedicata.
7 strumenti essenziali di AI generativa
Questi strumenti di AI generativa offrono funzionalità come l'accesso a large language model, il fine-tuning e l'addestramento dei modelli, operazioni sui large language model (LLMOps), indicizzazione e archiviazione di documenti, monitoraggio, training e serving dei modelli e creazione di applicazioni web.
1. OpenAI
L'API di OpenAI offre modelli di AI avanzati a disposizione degli sviluppatori. Puoi generare testo con i modelli GPT, trovare testo simile con gli embeddings, convertire voce in testo con Whisper e creare immagini con i modelli DALL-E.
L'API di OpenAI fornisce un modo semplice per accedere a modelli linguistici e visivi di grandi dimensioni per la tua applicazione. Non hai bisogno di creare infrastruttura o distribuire e monitorare il tuo modello. Con le API di OpenAI e altri strumenti per sviluppatori, è facile per chiunque costruire un intero startup di AI.
Puoi accedere ai modelli generativi di OpenAI tramite curl o l'API Python. Il cheat sheet dell'API OpenAI in Python offre istruzioni dettagliate per accedere a tutti i tipi di modelli, e il nostro tutorial sull'uso dell'API OpenAI in Python fornisce ulteriori dettagli.
2. Transformers
Sia la libreria Python Transformers sia la piattaforma Hugging Face hanno avuto un ruolo cruciale nello sviluppo di una community open source di machine learning.
Con Transformers, puoi accedere gratuitamente a dataset e modelli in pochi secondi. La libreria Python Transformers rende anche semplice fare fine-tuning di large language model su nuovi dataset.
Puoi caricare il tuo modello su Hugging Face e usarlo proprio come l'API di OpenAI. Hugging Face offre anche soluzioni enterprise per applicazioni scalabili.
Invece di affidarti ad API di terze parti come OpenAI, puoi creare il tuo modello di AI generativa, ottenendo maggiore controllo e sicurezza.
Se sei alle prime armi con Hugging Face, leggi il nostro tutorial, Introduzione all'uso di Transformers e Hugging Face, per imparare le basi.
3. LangChain
LangChain è un framework open source che semplifica la creazione di applicazioni basate su large language model come GPT-4. Offre un'interfaccia modulare, gestione dei prompt, gestione del contesto, VectorStore, concatenazione di più modelli e strumenti, agenti di AI e accesso ai principali LLM.
LangChain è un ecosistema che consente di costruire facilmente applicazioni AI usando OpenAI e altri LLM. Con poche righe di codice è possibile creare chatbot, automazioni di AI e applicazioni intelligenti. È uno strumento popolare nell'ambito dell'AI grazie alla sua facilità d'uso e alla rapidità di sviluppo. Seguendo il tutorial di LangChain sulla creazione di applicazioni LLM, puoi comprenderne le funzionalità chiave tramite codice di esempio.
4. Pinecone
Pinecone è un database vettoriale gestito ottimizzato per applicazioni di machine learning che utilizzano dati ad alta dimensionalità. A differenza dei database tradizionali, i database vettoriali come Pinecone sono pensati per archiviare e analizzare rappresentazioni vettoriali complesse e multidimensionali dei dati.
Pinecone è un sistema di archiviazione che ti permette di integrare documenti PDF, file Markdown e altri dati testuali nel tuo modello linguistico. Questo abilita risposte personalizzate invece che generiche.
Impara a gestire in modo efficiente dati ad alta dimensionalità e non strutturati con il tutorial Mastering Vector Databases di Pinecone.
Oltre a Pinecone, puoi dare un'occhiata anche a ChromaDB. È un database open source autogestito che non richiede registrazione e funziona senza soluzione di continuità con la tua applicazione.
5. Weights & Biases
Weights & Biases è una piattaforma per sviluppatori di machine learning per tracciare esperimenti, visualizzare i risultati e ottimizzare i modelli. È uno strumento leggero per registrare metriche, visualizzare il training dei modelli, riprodurre esperimenti, versionare i dati e collaborare in team.
W&B aiuta gli sviluppatori a costruire modelli di ML migliori grazie alla sperimentazione e agli insight. La piattaforma offre monitoraggio dei modelli e una suite di strumenti LLMOps progettati per applicazioni linguistiche.
Puoi usare W&B per tracciare le prestazioni dei modelli di AI generativa durante l'addestramento e in produzione. Come individuo, puoi usare un server cloud gratuitamente o eseguire un tuo server.
Se sei nuovo su Weights & Biases, consulta la guida Sperimentazione di Machine Learning: Introduzione a Weights & Biases per imparare a strutturare, registrare e analizzare i tuoi esperimenti di machine learning.
Per il monitoraggio dei large language model in produzione, WhyLabs ha creato un toolkit open source, langkit, che estrae segnali da prompt e risposte, garantendo sicurezza e affidabilità.
6. BentoML
BentoML è un potente framework che consente a sviluppatori e data scientist di creare e distribuire prodotti di AI in modo rapido ed efficiente. Con BentoML, integrare modelli di machine learning pre-addestrati in produzione diventa semplice, permettendoti di offrire valore agli utenti in pochi minuti.
BentoML offre bentoml/OpenLLM, progettato per semplificare le operazioni sugli LLM, il deployment, il fine-tuning, il serving e il monitoraggio. OpenLLM supporta molti LLM all'avanguardia e runtime di modello come StableLM, Falcon, Dolly e altri. Scopri come creare e servire il tuo modello con OpenLLM in pochi minuti seguendo il tutorial Distribuire un large language model con OpenLLM e BentoML.
7. Gradio
Gradio è un potente strumento che ha guadagnato notevole popolarità nelle community di AI grazie alla sua capacità di semplificare e accelerare lo sviluppo di demo di machine learning. Offre un approccio semplice e modulare per creare varie applicazioni web di AI, chatbot e applicazioni linguistiche, diventando una soluzione di riferimento per molti sviluppatori.
Allo stesso modo, Streamlit è un'alternativa a Gradio che offre un'interfaccia semplificata per creare applicazioni web per l'AI generativa.
Prima di distribuire il tuo modello generativo, si consiglia di creare demo con Gradio, condividerle con la community e raccogliere feedback. Questo ti aiuterà a costruire applicazioni migliori. Inoltre, puoi usarlo come interfaccia utente per testare rapidamente i tuoi modelli e impressionare gli stakeholder.
Consulta il cheat sheet The Generative AI Tools Landscape per vedere gli strumenti costruiti sui modelli di AI generativa.
Tabella riepilogativa: strumenti di AI generativa, casi d'uso e alternative
| Strumento | Caso d'uso principale | Alternative |
|---|---|---|
| OpenAI API | Modelli pre-addestrati per generazione di testo, embeddings, speech-to-text, generazione di immagini. Soluzioni di AI plug-and-play. | Hugging Face (per maggiore controllo e fine-tuning) |
| Hugging Face | Fine-tuning e utilizzo di modelli open source per varie applicazioni (NLP, computer vision, ecc.). Maggiore controllo sui modelli. | OpenAI API (per semplicità e modelli pre-addestrati) |
| LangChain | Creazione di applicazioni basate su LLM (ad es. chatbot, assistenti intelligenti per documenti) con strumenti come chaining, agenti e gestione del contesto. | OpenAI API (per implementazioni di chatbot più semplici) |
| Pinecone | Archiviazione e interrogazione di embeddings vettoriali su larga scala per applicazioni di AI (ad es. ricerca documenti, sistemi di raccomandazione). | ChromaDB (database vettoriale open source e autogestito) |
| ChromaDB | Database vettoriale autogestito per embedding e ricerca vettoriale. Ideale per sviluppatori in cerca di una soluzione open source. | Pinecone (database vettoriale completamente gestito e scalabile) |
| Weights & Biases (W&B) | Tracciamento degli esperimenti di machine learning, ottimizzazione dei modelli e monitoraggio delle prestazioni in produzione. Ideale per LLMOps su larga scala. | WhyLabs (per monitoraggio LLM e garanzia di sicurezza e affidabilità) |
| BentoML | Deployment di modelli di machine learning su vasta scala. Progettato per ambienti di produzione, supporta una gamma di modelli all'avanguardia. | Gradio (per demo web più semplici e prototipazione rapida) |
| Gradio | Creazione di interfacce web per modelli di ML, prototipazione e condivisione rapida di demo di AI con utenti non tecnici. | Streamlit (altro strumento per creare demo e app di AI) |
Consigli per creare applicazioni di AI generativa
Esploriamo alcuni consigli per creare con successo un'applicazione di AI generativa economica, sicura, conforme e stabile.
1. Parti da un obiettivo chiaro
Devi decidere quale tipo di applicazione di AI generativa vuoi costruire e quale problema intendi risolvere. Avere un obiettivo chiaro ti farà risparmiare tempo e denaro.
2. Scegli gli strumenti giusti
Assicurati di aver scelto le API di terze parti, i modelli, le integrazioni, gli strumenti di MLOps, monitoraggio e automazione più adatti. La scelta degli strumenti giusti per la tua applicazione è cruciale per il successo del progetto.
3. LLMOps è fondamentale
Devi seguire le linee guida sull'AI e monitorare e mantenere i tuoi modelli in produzione. Concentrandoti su LLMOps, puoi ridurre i costi operativi e offrire agli utenti finali un prodotto stabile e sicuro.
4. Segui le linee guida sulla sicurezza
Rileva e analizza potenziali prompt injection, fuga di dati e altri comportamenti malevoli. Implementa una rigorosa validazione e sanitizzazione degli input forniti dagli utenti per rispettare gli standard di settore ed evitare problemi legali.
5. Testa i tuoi modelli offline
Prima del deployment, testa i tuoi LLM offline per accuratezza e altre metriche di performance.
6. Inizia in piccolo con funzionalità limitate.
Invece di costruire subito una piattaforma AI completa, parti da una semplice funzione di chatbot, poi aggiungi regolarmente nuove capacità come caricamento di file, generazione di immagini, ecc.
7. Infrastruttura del modello
LLMOps può essere piuttosto costoso, quindi esegui un'analisi dei costi prima di scegliere i servizi cloud per la tua applicazione. Le aziende spesso perdono denaro perché non sono consapevoli dei requisiti di memoria e calcolo.
8. Monitora il tuo modello in produzione
Controlla cali di prestazioni, bias e utilizzi malevoli. Tieni pronto un piano di rollback.
Leggi la guida Sbloccare la creatività con l'AI generativa per esplorare arte, musica e letteratura con l'aiuto di modelli generativi.
Conclusione
L'AI generativa rappresenta un nuovo entusiasmante fronte per creare applicazioni innovative che prima erano fuori portata. Con gli strumenti giusti e un approccio ponderato, gli sviluppatori hanno ora un enorme potenziale creativo a portata di mano. Modelli pre-addestrati come DALL-E 2 e ChatGPT hanno aperto la possibilità di generare immagini sintetiche straordinarie, testo simile a quello umano e altro ancora.
I framework di MLOps aiutano a portare i modelli generativi dalla ricerca alla produzione, monitorando al contempo bias e prestazioni. Con la maturazione della tecnologia, ci si aspetta interfacce sempre più intuitive.
Pur dovendo restare cauti su privacy dei dati, sicurezza e impatti sociali, l'AI generativa ha il potenziale per consentire alle aziende di offrire esperienze davvero innovative e di valore, e abbiamo appena iniziato a esplorarne le possibilità.
Ora che hai conosciuto gli strumenti essenziali, è il momento di iniziare a costruire il tuo progetto di AI generativa. Dai un'occhiata a questo blog per ispirarti: 5 progetti realizzati con modelli generativi e strumenti open source.
FAQ
Ho bisogno di competenze tecniche avanzate per usare questi strumenti di AI generativa?
Non necessariamente. Molti di questi strumenti, come l'API di OpenAI, Hugging Face e Gradio, sono pensati per essere accessibili anche a sviluppatori con competenze di base di coding. I framework open source come LangChain e BentoML semplificano anche molti aspetti del lavoro con i large language model (LLM). Detto questo, avere una conoscenza di base di Python e dei concetti di machine learning ti aiuterà a ottenere il massimo da questi strumenti. Se stai iniziando, seguire i tutorial e sfruttare le risorse della community può rendere la curva di apprendimento più gestibile.
Questi strumenti sono gratuiti o devo pagarli?
Molti degli strumenti menzionati, come Hugging Face Transformers, LangChain e Gradio, offrono piani gratuiti che ti permettono di iniziare senza costi iniziali. Tuttavia, funzionalità avanzate, infrastruttura a livello enterprise o un uso intensivo possono richiedere piani a pagamento. Ad esempio, l'API di OpenAI offre un modello pay-as-you-go, che può essere gratuito entro certi limiti. Per il deployment basato su cloud (ad es. Pinecone o BentoML su AWS), potresti sostenere costi in base all'archiviazione, alle risorse computazionali o alle richieste effettuate.
Come scelgo quale strumento di AI generativa usare per il mio progetto?
La scelta dello strumento giusto dipende dai requisiti del tuo progetto. Se stai creando un chatbot o un'AI conversazionale, l'API di OpenAI o LangChain potrebbero essere le opzioni più adatte. Per progetti che coinvolgono indicizzazione di documenti e query basate su vettori, Pinecone o ChromaDB saranno più appropriati. Se il tuo focus è il tracciamento dei modelli e la sperimentazione, Weights & Biases è un'opzione potente. Se non sei sicuro, inizia definendo il problema che stai risolvendo, quindi valuta quali strumenti offrono le funzionalità di cui hai bisogno, che si tratti di addestrare modelli, gestire LLMOps o distribuire app web.
In quanto data scientist certificato, sono appassionato di sfruttare tecnologie all’avanguardia per creare applicazioni di machine learning innovative. Con una solida esperienza in riconoscimento vocale, analisi e reportistica dei dati, MLOps, AI conversazionale e NLP, ho affinato le mie competenze nello sviluppo di sistemi intelligenti in grado di avere un impatto concreto. Oltre alla mia expertise tecnica, sono anche un comunicatore efficace, con il talento di rendere chiari e sintetici concetti complessi. Di conseguenza, sono diventato un blogger molto seguito in ambito data science, condividendo idee ed esperienze con una community in crescita di professionisti dei dati. Attualmente mi concentro sulla creazione e sull’editing di contenuti, lavorando con large language model per sviluppare contenuti potenti e coinvolgenti che possano aiutare aziende e singoli a valorizzare al meglio i propri dati.
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