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Impara come costruire facilmente qualsiasi modello di intelligenza artificiale e personalizzare il tuo LLM in poche righe di codice con un approccio dichiarativo al machine learning.

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Ogni azienda sta diventando un’azienda di intelligenza artificiale e gli ingegneri sono in prima linea nell’aiutare le loro organizzazioni a fare questa transizione. Per migliorare i loro prodotti, le squadre di ingegneria stanno sempre più spesso chiedendo di incorporare il machine learning nella loro roadmap prodotto e nei loro OKR mensili. Questo può essere qualsiasi cosa, dall’implementazione di esperienze personalizzate e sistemi di rilevamento delle frodi fino ad arrivare alle più recenti interfacce di linguaggio naturale alimentate da grandi modelli di lingua.

Il dilemma dell’IA per le squadre di ingegneria

Nonostante le promesse del machine learning e l’elenco crescente di elementi nella roadmap, la maggior parte delle squadre di ingegneria del prodotto deve affrontare alcune sfide chiave quando si tratta di costruire applicazioni di IA:

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1. Mancanza di risorse di data science adeguate per aiutarli a sviluppare rapidamente modelli di ML personalizzati internamente,
2. I framework di ML a basso livello esistenti sono troppo complessi da adottare rapidamente: scrivere centinaia di righe di codice TensorFlow per un task di classificazione non è da sottovalutare per chi è nuovo al machine learning,
3. L’addestramento di pipeline di ML distribuite richiede una conoscenza approfondita dell’infrastruttura e può richiedere mesi per addestrare e distribuire i modelli.

Come risultato, le squadre di ingegneria rimangono bloccate nei loro progetti di IA. L’obiettivo del Q1 diventa Q2 e alla fine viene rilasciato nel Q3.

Sbloccare gli ingegneri con il ML dichiarativo

Una nuova generazione di strumenti di machine learning dichiarativi – inizialmente introdotti da Uber, Apple e Meta – mira a cambiare questa dinamica rendendo l’IA accessibile alle squadre di ingegneria (e a chiunque sia interessato al ML). I sistemi di ML dichiarativi semplificano la costruzione e la personalizzazione dei modelli con un approccio basato sulla configurazione radicato nelle migliori pratiche di ingegneria, simile al modo in cui Kubernetes ha rivoluzionato la gestione dell’infrastruttura.

Al posto di scrivere centinaia di righe di codice di ML a basso livello, è sufficiente specificare i tuoi input di modello (caratteristiche) e output (valori che si desidera prevedere) in un file YAML e il framework fornisce una pipeline ML consigliata e facile da personalizzare. Con queste capacità, gli sviluppatori possono costruire sistemi di IA di produzione potenti per applicazioni pratiche in pochi minuti. Ludwig, originariamente sviluppato presso Uber, è il framework di ML dichiarativo open source più popolare con oltre 9.000 stelle su Git.

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