Come possono specifici settori e mercati sfruttare il potenziale delle piattaforme di Intelligenza Artificiale? La risposta è nel fine tuning, che può essere realizzato utilizzando infrastrutture di calcolo specifiche per l’IA e il ML
Nonostante l’estrema generalizzazione che se ne fa, l’intelligenza artificiale non è tutta uguale. Se la base concettuale può sembrare unica, i diversi modelli che vediamo già declinati in applicazioni a largo consumo, fondono il loro valore nella possibilità di supportare attività specifiche, che si tratti di svago o ricerca. Insomma, non esiste un’intelligenza artificiale generale, non ancora almeno, ma una serie di modelli addestrati su set di dati molto ampi, ma ancora delimitati. Trarre beneficio dall’intelligenza artificiale significa, di fronte a determinati limiti di alcuni modelli, adattare i modelli stessi alle esigenze verticali di ogni settore, azienda, professionista, ma anche pubblica amministrazione che sia. Grazie all’evoluzione del cloud verso il nuovo paradigma dell’AI, tutto questo è possibile con efficienza e risparmio sui costi infrastrutturali.
Ne è l’esempio l’infrastruttura Cloud Server GPU di Seeweb, con cui è possibile, per esempio, potenziare LLM come Llama2 di Meta. Questo scenario raggiunge un duplice scopo: prima di tutto riesce a personalizzare appunto il modello, e poi lo rende molto più utile per le lingue non anglofone, come l’italiano, vista l’opportunità di far “imparare” in maniera molto più veloce all’IA idiomi differenti dall’inglese, un attuale limite dei large language model. Si pensi infatti che, nel caso di Llama2, solo lo 0,11% dei dati utilizzati per l’allenamento riguarda la lingua italiana. Di conseguenza, spesso le domande formulate in italiano non vengono comprese dall’IA e questo lo rende pressoché inutile per determinati utilizzi.
Un cloud server GPU è un server in cloud che offre particolare potenza computazionale, rendendo possibili calcoli complessi grazie all’uso di processori grafici molto potenti, laddove normali processori non sono sufficienti. Nel caso occorra addestrare algoritmi o gestire task paralleli dal volume importante, un approccio tradizionale – basato soltanto su CPU multi core – non potrebbe offrire prestazioni paragonabili a quelle di schede grafiche potenti e adatte a servire progetti AI.
Ma come è possibile aumentare il livello di raffinatezza di questi strumenti di IA generativa? Cos’è il fine-tuning e come si realizza?
Nello specifico, il fine tuning è un processo in cui viene eseguita la messa a punto di alcuni strati della rete per ottenere gli output desiderati. Alcune rappresentazioni del modello pre-addestrato vengono leggermente modificate per renderlo più pertinente al problema in questione. Ciò evita di dover definire la struttura della rete neurale e addestrarla da zero. L’ottimizzazione aiuta durante l’addestramento di modelli di previsione accurati, utilizzando set di dati limitati. Il fine tuning viene spesso usato quando è necessaria una soluzione basata sul deep learning, ma i dati a disposizione non sono sufficienti per addestrare da zero una rete neurale. In questo modo, si risparmiano tempo e risorse computazionali.
Tali attività di addestramento sono facilitate da servizi come Cloud Server GPU. Il tutto è reso possibile dall’hardware su cui Cloud Server GPU si basa, le schede grafiche di ultima generazione di Nvidia, come la RTX A6000. In unione al sistema operativo Ubuntu si possono scaricare i dati necessari ad addestrare il modello. In pochi minuti, il training è completo e “aggiornato” con il dataset che si vuole. In pratica, il processo di “fine tuning” del modello LLama 2 tramite l’impiego del Cloud Server GPU diventa cruciale per ottimizzare l’esperienza con l’intelligenza artificiale e il machine learning in italiano. Una sinergia tra la potenza di calcolo offerta dalla GPU e la capacità di adattamento che apre a nuovi orizzonti nell’ambito delle interazioni linguistiche avanzate.
Attivando le istanze cloud GPU Seeweb è possibile beneficiare di uno stack tecnologico già pensato per un utilizzo immediato in ambito IA. Peraltro, la quantità di spazio necessario può essere ampliata grazie alla vasta interoperabilità con i servizi di public cloud del fornitore. L’opportunità di scegliere lo IaC completa ulteriormente la flessibilità nell’utilizzo. In particolare, per le attività di inferenza con IA e calcolo mainstream, grazie ai Tensor Core dell’architettura Nvidia Ampere e Multi-Instance GPU, si possono accelerare in modo sicuro carichi di lavoro molteplici e paralleli, tra cui l’inferenza con IA su larga scala e le applicazioni HPC. La larghezza di banda di memoria veloce e un basso consumo energetico di Seeweb Cloud Server GPU contribuiscono a creare un data center elastico e dalle performance stabili.
