Tutorial sull’IA

Scopri il rilevamento di oggetti in Python con la libreria OpenCV e come applicarlo a compiti come il rilevamento facciale.

Il few-shot prompting è una tecnica in cui a un modello di IA vengono forniti pochi esempi di un compito da cui apprendere prima di generare una risposta, usando quegli esempi per migliorare le prestazioni su compiti simili.

Impara a fare il fine-tuning di FunctionGemma in meno di 10 minuti usando le GPU gratuite di Kaggle: dalla preparazione del dataset e valutazione baseline all’addestramento e alla validazione post fine-tuning.

Esegui il fine-tuning del nuovo modello Gemma usando il dataset di ragionamento finanziario per migliorarne l’accuratezza e adottare lo stile del dataset.

Scopri come fare fine-tuning di Gemma 4 E4B-it su un dataset di emozioni umane usando LoRA, quantizzazione a 4 bit e una singola GPU 3090.

Scopri come effettuare il fine-tuning del miglior modello open-source per il reasoning su un dataset medico di domande a scelta multipla (MCQ) usando una GPU consumer.

Fine-tuning del primo modello di ragionamento open source al mondo sul dataset medical chain of thought per costruire migliori medici AI per il futuro.

Questa è una guida semplice per effettuare il fine-tuning di Gemma 2 9B-It su conversazioni paziente-medico e convertire il modello in formato GGUF, così da poterlo usare in locale con l’applicazione Jan.

Scopri come eseguire l'inferenza su GPU/TPU e fare fine-tuning dell'ultimo modello Gemma 7b-it su un dataset di role-play.

Libera tutto il potenziale di GPT-3 con il fine-tuning. Scopri come usare l’API di OpenAI e Python per migliorare questo avanzato modello di rete neurale in base al tuo caso d’uso specifico.

Personalizza il modello GPT-4o Mini per classificare i post di Reddit con etichette "stressante" e "non stressante".

Una guida passo passo al fine-tuning del modello OpenAI GPT-OSS 20B sul dataset di domande e risposte mediche, sia per l’accuratezza sia per l’adozione dello stile.