IA open source per gli sviluppatori

L'intelligenza artificiale (IA) e le operazioni di machine learning (MLOps) stanno trasformando le applicazioni e i processi di sviluppo. 

Le soluzioni innovative basate sui modelli di IA aprono nuove possibilità per la creazione di contenuti, il miglioramento dei processi decisionali e la personalizzazione delle esperienze utente. I moderni flussi di lavoro MLOps semplificano l'integrazione, il deployment e la gestione dei modelli di IA negli ambienti di produzione, garantendone affidabilità e prestazioni. Insieme, IA e MLOps consentono agli sviluppatori di potenziare l'agilità e di rispondere rapidamente alle esigenze aziendali in continua evoluzione con applicazioni dinamiche, flussi di lavoro efficienti e cicli di sviluppo più brevi.

Gli strumenti di IA open source offrono vantaggi significativi ai team di sviluppo in termini di flessibilità e personalizzazione. Questi strumenti aiutano gli sviluppatori a modificare e adattare applicazioni intelligenti per soddisfare le esigenze aziendali con soluzioni su misura. I progetti open source favoriscono la collaborazione all'interno di una vasta community di utenti e contributori, supportando così il miglioramento continuo e lo sviluppo di nuove funzionalità nelle principali tecnologie di IA. Questa capacità di adattamento consente alle organizzazioni di personalizzare gli strumenti di IA in base alle proprie esigenze, rendendoli la scelta ideale per progetti che richiedono funzionalità specializzate.

Per ottenere risultati concreti è necessario adottare un approccio strutturato allo sviluppo di applicazioni basate sull'IA. Ogni fase del processo richiede un'attenta valutazione per garantire che l'applicazione raggiunga gli obiettivi prefissati e operi in modo responsabile ed efficiente. Dalla definizione di obiettivi chiari alla scelta del modello, fino alla garanzia di pratiche etiche, questi passaggi aiutano a creare soluzioni basate sull'IA solide e affidabili.

1. Identifica gli obiettivi dell'IA. Per iniziare, delinea chiaramente il problema che la tua applicazione basata sull'IA intende risolvere e determina le attività specifiche da svolgere. Queste possono includere generazione di contenuti, classificazione, conversazione, sintesi o funzionalità legate al codice.
2. Valuta i dati disponibili. Analizza attentamente i tuoi dati, p​oiché qualità e ambito di applicazione possono determinare il successo del modello. I modelli di IA generativa in genere richiedono set di dati di grandi dimensioni per l'addestramento, mentre i modelli di IA predittiva possono essere efficaci anche con set di dati più piccoli ed etichettati. Assicurati che i dati siano pertinenti, diversificati e rappresentativi degli scenari che l'applicazione dovrà affrontare. Individua eventuali lacune o bias nei dati per evitare risultati distorti o imprecisi.
3. Analizza le attività dell'IA. Scegli l'approccio basato sull'IA più adatto in base ai requisiti della tua applicazione. I modelli di IA generativa eccellono in ambiti quali comprensione avanzata del linguaggio, output creativo, data augmentation e interazione in tempo reale, risultando quindi ideali per creazione di contenuti, IA conversazionale e sintesi di testi. Per attività strutturate con output ben definiti, tra cui segmentazione delle immagini e rilevamento delle frodi, i modelli di IA predittiva come le reti neurali convoluzionali (CNN) e gli alberi decisionali offrono tempi di inferenza inferiori per applicazioni in tempo reale. In alcuni casi può essere efficace combinare entrambi gli approcci. Ad esempio, i chatbot per l'assistenza clienti possono utilizzare modelli di IA predittiva per la classificazione degli intenti e modelli di IA generativa per l'elaborazione del linguaggio naturale.
4. Seleziona i modelli più appropriati. I modelli di IA pronti all'uso offerti tramite interfacce di programmazione delle applicazioni (API) o servizi gestiti di terze parti consentono di integrare in modo efficiente funzionalità di IA avanzate nelle applicazioni. Questi modelli permettono di implementare capacità complesse come elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento delle immagini e analisi predittiva senza richiedere competenze approfondite in materia di IA o machine learning. Semplificando i processi di addestramento e manutenzione dei modelli, le API e i servizi gestiti di terze parti aiutano a offrire funzionalità di IA che migliorano il coinvolgimento degli utenti e le prestazioni delle applicazioni.
5. Garantisci la conformità etica. Le applicazioni basate sull'IA gestiscono spesso dati sensibili e possono influenzare in modo significativo i processi decisionali. Valuta le implicazioni etiche delle azioni e delle previsioni della tua applicazione, e dai priorità a trasparenza, correttezza e responsabilità per evitare conseguenze indesiderate e instaurare un rapporto di fiducia con gli utenti.

L'IA comprende una gamma di tecnologie che rispondono a esigenze diverse. Tra queste, l'IA predittiva e l'IA generativa rappresentano tecnologie chiave, ciascuna con capacità specifiche, per la creazione di applicazioni intelligenti. L'IA predittiva si concentra sull'analisi dei dati esistenti per prevedere risultati o tendenze future, e utilizza i dati storici per anticipare eventi, comportamenti o condizioni, aiutando gli utenti a prendere decisioni informate in base agli scenari probabili. Al contrario, l'IA generativa crea nuovi contenuti o dati basandosi su schemi appresi dalle informazioni esistenti. Può generare testi, immagini o altri media simili ai dati utilizzati per l'addestramento, offrendo soluzioni innovative per la creazione e la personalizzazione dei contenuti. Mentre l'IA predittiva fornisce informazioni dettagliate sulle possibilità future, l'IA generativa produce nuovi output dai modelli appresi.

IA predittiva

La creazione di applicazioni basate sull'IA inizia spesso con la scelta del modello più adatto all'attività da svolgere. Per quanto riguarda l'IA predittiva, questo significa selezionare un modello preaddestrato o un'architettura su misura per le tue esigenze. Tra i modelli più comuni figurano ResNet per la classificazione delle immagini, YOLO (You Only Look Once) per il rilevamento degli oggetti e Isolation Forest per il rilevamento delle anomalie. Quando si seleziona un modello è importante considerare dimensioni e complessità in relazione alla velocità di inferenza, ovvero la rapidità con cui un modello addestrato produce previsioni sulla base di nuovi dati di input. Se la tua organizzazione dispone già di una prassi consolidata in merito all'IA, puoi anche optare per creare un modello di IA predittiva utilizzando i dati aziendali. Le librerie open source e i framework di deep learning come OpenCV, scikit-learn, TensorFlow e PyTorch aiutano a integrare in modo efficiente modelli interni ed esterni nelle applicazioni basate sull'IA.

La preparazione dei dati e la valutazione dei modelli sono due fasi cruciali. Analizzando a fondo i dati è possibile comprenderne meglio le caratteristiche e individuare eventuali criticità. Sperimentare con diverse architetture di modello o con pesi preaddestrati aiuta a trovare il giusto equilibrio tra prestazioni e velocità di inferenza. Una convalida rigorosa su un set di dati di test separato contribuisce a garantire che i modelli siano in grado di generalizzare correttamente.

Dopo aver selezionato e convalidato un modello, il processo di sviluppo prosegue con l'ottimizzazione e il deployment. Potrebbe essere necessario pre-elaborare i dati utilizzando tecniche come ridimensionamento e normalizzazione. Quando si utilizzano modelli preaddestrati, il fine tuning su set di dati specifici è fondamentale. In alcuni casi, anche tecniche di post-elaborazione possono migliorare l'output del modello. Monitorando le prestazioni del modello in produzione, inclusi tempi di risposta dell'inferenza e utilizzo delle risorse, è possibile riaddestrare e ottimizzare il modello in modo efficiente per mantenerne l'efficacia. Il monitoraggio della "deriva dei dati" (data drift) consente inoltre di verificare che i dati visualizzati durante l'inferenza non differiscano significativamente da quelli impiegati per addestrare o ottimizzare il modello. 

Poiché i modelli di IA predittiva in genere eseguono l'inferenza più rapidamente rispetto ai modelli di IA generativa, sono spesso ideali per applicazioni in tempo reale. Combinando IA predittiva e IA generativa è possibile creare soluzioni più complete, anche se ciò può comportare un aumento dei tempi di esecuzione e della complessità dei modelli.

IA generativa  

Il primo passo nello sviluppo di applicazioni basate sull'IA generativa consiste nella scelta del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) più adatto. Sono disponibili svariate opzioni open source, tra cui Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Text-to-Text Transfer Transformer (T5) e i modelli Granite, ciascuna con punti di forza specifici per attività diverse. È importante selezionare un LLM in linea con gli obiettivi della tua applicazione. Ad esempio, Granite-7B-Starter può essere ottimizzato per riassumere testi specifici del settore assicurativo che evidenziano fattori di rischio, copertura e responsabilità, mentre BERT eccelle nell'analisi del sentiment. 

La valutazione delle prestazioni del modello è fondamentale, poiché gli LLM possono variare in termini di accuratezza, fluidità ed efficacia complessiva per le attività richieste dalle applicazioni. Inoltre, i modelli ad alte prestazioni come GPT-3 e alcune varianti Granite possono richiedere una quantità notevole di risorse di elaborazione, incluse costose unità di elaborazione grafica (GPU), per cui è essenziale bilanciare queste esigenze con l'infrastruttura e il budget disponibili. Inoltre, con l'accesso a dati di alta qualità sufficienti per il fine tuning, è possibile garantire prestazioni ottimali degli LLM che soddisfino i requisiti delle applicazioni.

Framework come Langchain semplificano l'integrazione degli LLM nelle applicazioni, consentendoti di concentrarti sulla logica applicativa di base. Questi framework offrono strumenti per l'ingegneria dei prompt e il concatenamento dei modelli, oltre a migliorare i componenti basati su LLM con funzionalità di memoria o contesto. 

Dopo aver selezionato l'LLM e i framework più adatti, puoi aggiungere capacità generative alle tue applicazioni. Questo processo prevede l'ottimizzazione delle prestazioni del modello e la creazione di prompt precisi ed efficaci che guidino l'IA verso i risultati desiderati. La definizione di solidi cicli di feedback è fondamentale per il miglioramento continuo, poiché garantisce che il modello si adatti e migliori i propri output nel tempo. 

I prompt consentono di fornire istruzioni all'LLM per generare l'output desiderato. Prompt chiari e concisi, modelli per istruzioni strutturate e tecniche come il concatenamento per guidare l'LLM attraverso attività complesse ti consentono di migliorare significativamente l'efficacia del modello. Queste strategie garantiscono che i modelli di IA producano risposte coerenti e pertinenti, anche in interazioni articolate su più passaggi. 

Il ciclo di apprendimento per rinforzo da feedback umano (RLHF) è fondamentale per il fine tuning dell'LLM. Dopo aver distribuito il modello, raccogli le interazioni degli utenti e utilizza questo feedback per migliorare le prestazioni dell'LLM. Questo processo iterativo consente al modello di apprendere dagli errori e migliorare continuamente, aumentando la sua capacità di fornire output accurati e pertinenti adattandosi agli scenari di utilizzo reali.

Il fine tuning consente inoltre di personalizzare ulteriormente gli LLM preaddestrati per adattarli al tuo dominio o alla tua attività specifica. Addestrando i modelli su set di dati di dimensioni ridotte e specifici per il compito da svolgere, puoi migliorare le prestazioni e personalizzare gli output per soddisfare i requisiti delle tue applicazioni. Strumenti come Hugging Face Transformers consentono di sfruttare le conoscenze del modello preaddestrato e di perfezionarlo in base ai propri obiettivi. Il metodo di allineamento del modello di InstructLab aiuta ad allineare gli output ai valori dell'organizzazione o alle esigenze degli utenti, garantendo risposte accurate e contestualmente appropriate.

La retrieval augmented generation (RAG) combina gli LLM con sistemi di recupero delle informazioni, consentendo ai modelli di accedere e incorporare dati pertinenti e provenienti da sorgenti esterne durante la generazione. Questo approccio migliora l'accuratezza fattuale e la coerenza degli output e viene spesso utilizzato quando si riqualificano i risultati degli LLM con dati interni e aziendali. Le funzionalità RAG integrate di Langchain semplificano questo processo, soprattutto quando si utilizzano i modelli Granite per produrre risposte accurate e contestualmente pertinenti.

Gli agenti sono sistemi autonomi che operano in un ambiente definito per raggiungere obiettivi specifici. Incorporando comportamenti interattivi e adattivi, questi sistemi possono modificare in modo dinamico il proprio contesto operativo per rispondere a condizioni in evoluzione. Questo consente loro di gestire attività complesse e prendere decisioni in tempo reale. Lo sviluppo di tali agenti implica la creazione di sistemi costituiti da più componenti che pianificano, eseguono e valutano azioni in base agli output dei modelli di IA. L'orchestrazione di attività complesse, come il processo decisionale in tempo reale e l'integrazione di sorgenti di dati e API esterne, aiuta a migliorare le capacità operative del sistema.

Il concatenamento dei modelli collega più modelli o processi di IA in un flusso di lavoro coerente, in cui ogni modello sfrutta gli output del precedente. Questo approccio consente di sviluppare applicazioni in grado di gestire attività complesse attraverso interazioni articolate in più passaggi. Utilizzando le capacità dei diversi modelli in una sequenza coordinata, puoi creare sistemi efficienti e progettati per soddisfare le tue esigenze specifiche.

Valutando attentamente il flusso di lavoro dell'applicazione con l'IA integrata, garantirai un'esperienza efficiente e intuitiva per l'utente. Test rigorosi dell'intero sistema consentono di individuare e risolvere eventuali problemi o inefficienze, permettendo di ottimizzare l'applicazione in termini di funzionalità e usabilità. Questo processo iterativo non solo migliora le prestazioni, ma consente anche di allineare meglio l'applicazione alle esigenze e alle aspettative degli utenti.

Esempio 1: chatbot per il supporto clienti

• Problema: le società di servizi devono rispondere alle domande e alle richieste dei clienti in modo rapido ed efficiente, 24 ore su 24 e 7 giorni su 7.
• Dati: log delle chat, documentazione dei prodotti e articoli della knowledge base.
• Modelli: Granite-7B-Starter adattato alle conversazioni e alla classificazione degli intenti, con miglioramento tramite RAG per il recupero delle informazioni.
• Considerazioni etiche: garantire la riservatezza dei dati, mitigare i bias e assicurare trasparenza agli utenti.
• Deployment e iterazione: distribuisci il chatbot, monitora le interazioni, raccogli i feedback, riaddestra i modelli e aggiorna regolarmente la knowledge base.

Esempio 2: valutazione del rischio delle sottoscrizioni assicurative

• Problema: le organizzazioni devono semplificare i processi di sottoscrizione riepilogando automaticamente i documenti assicurativi più complessi.
• Dati: una raccolta completa di documenti assicurativi, tra cui polizze, richieste di risarcimento e referti medici.
• Modello: Granite-7B-Starter ottimizzato per riassumere testi specifici del settore assicurativo con focus su fattori di rischio, copertura e responsabilità.
• Considerazioni etiche: dare priorità all'accuratezza, garantire la conformità legale e mantenere standard rigorosi di riservatezza dei dati.
• Deployment e iterazione: integra i modelli nel flusso di lavoro di sottoscrizione, raccogli i feedback e perfeziona i modelli per migliorare la valutazione del rischio.

Per sviluppare applicazioni innovative basate sull'IA è fondamentale conoscere a fondo i concetti di ingegneria dei prompt, fine tuning, RAG e agenti. Ciascun metodo offre strategie e strumenti specifici per affrontare sfide complesse e migliorare le funzionalità interattive delle applicazioni basate sull'IA. L'attuazione efficace di queste tecniche aiuta a creare sistemi basati sull'IA più intelligenti, reattivi ed efficaci, in grado di soddisfare gli obiettivi aziendali strategici.

Red Hat® OpenShift® AI, una soluzione basata su Red Hat OpenShift, offre una piattaforma completa per la creazione, l'addestramento, il fine tuning, la distribuzione e il monitoraggio di modelli e applicazioni e supporta le prestazioni e i carichi di lavoro tipici delle moderne soluzioni di IA. Questa soluzione include strumenti e ambienti che aumentano la produttività durante lo sviluppo dell'IA:

• Jupyter Notebooks e PyTorch facilitano la sperimentazione e lo sviluppo collaborativo, semplificando il passaggio dal prototipo alla produzione.
• Red Hat OpenShift Pipelines automatizza i flussi di lavoro di integrazione e deployment continui (CI/CD) per garantire una distribuzione dei modelli fluida ed efficace.
• Gli strumenti avanzati di monitoraggio e osservabilità consentono di monitorare le prestazioni e l'integrità dei modelli in tempo reale e di rilevare data drift e bias, agevolando interventi proattivi di ottimizzazione e manutenzione.

Inoltre, Red Hat OpenShift AI semplifica lo sviluppo e il deployment di applicazioni basate sull'IA negli ambienti di cloud ibrido. Le funzionalità avanzate di model serving, tra cui il supporto per server di modelli e runtime come KServe, vLLM e Text Generation Inference Server (TGIS) consentono di distribuire i modelli di IA in modo semplice e flessibile. Red Hat OpenShift AI estende le funzionalità di model serving anche alle posizioni all'edge, permettendoti di distribuire soluzioni basate sull'IA in ambienti con risorse limitate. L'accesso self-service agli acceleratori hardware consente di iterare e ottimizzare rapidamente le applicazioni.

Red Hat Enterprise Linux® AI è una piattaforma per modelli fondativi per sviluppare, testare ed eseguire in modo lineare gli LLM della famiglia Granite per applicazioni aziendali. Questa piattaforma consente portabilità tra gli ambienti di cloud ibrido e permette di ridimensionare i flussi di lavoro di IA con Red Hat OpenShift AI.

Infine, l'estensione Podman Desktop AI Lab offre una configurazione semplificata per sviluppare e testare le applicazioni basate sull'IA in locale, consentendo di simulare ambienti di produzione in modo accurato ed efficiente.

Inizia subito a creare applicazioni basate sull'IA con Red Hat OpenShift AI.

Red Hat OpenShift AI semplifica i flussi di lavoro complessi, accelera i cicli di sviluppo e amplia le opzioni di deployment. Riducendo il tempo e gli sforzi necessari per creare e distribuire modelli di IA, puoi concentrarti sull'innovazione e sviluppare soluzioni convincenti con la massima rapidità.