Example job role. AI Automation Specialist. TUTORIAL

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Table of contents

PART 1.

Attività e Responsabilità

  • Progettare e implementare soluzioni di automazione utilizzando strumenti di lowcode/nocode e LLM.

  • Sviluppare e ottimizzare flussi di lavoro automatizzati.

  • Monitorare e mantenere le soluzioni implementate per garantire efficienza e affidabilità.

  • Formare e supportare gli utenti finali nell'utilizzo delle nuove soluzioni.

  • Gestire l'intero ciclo di vita dei progetti AI, dalla fase di ideazione al rilascio in produzione.

Qualifiche e Competenze Mandatory

  • Esperienza comprovata nell'uso di piattaforme di lowcode/nocode, di agent e di modelli LLM.

  • Competenze avanzate di prompting e sviluppo di soluzioni AI.

  • Conoscenza delle pratiche DevOps e MLOps, e dei relativi strumenti utilizzati (Jenkins e/o Azure DevOps, ecc.).

  • Conoscenza Intermedia di SQL.

  • Conoscenza base di almeno un linguaggio di scripting (python, typescript, javascript).

  • Competenza negli ambienti cloud, con familiarità in almeno uno dei principali hyperscaler (Azure come preferito).

  • Capacità di analizzare e tradurre i requisiti del business in soluzioni tecniche.

  • Eccellenti capacità di problem-solving e attenzione ai dettagli.

  • Ottime capacità comunicative e di collaborazione.

Qualifiche e Competenze Addizionali

  • Conoscenza di strumenti di automazione e AI su stack Microsoft (Microsoft Power Apps, Power Automate e Copilot Studio, etc).

  • Esperienza nella gestione di progetti di automazione su larga scala.

  • Certificazioni Microsoft relative a Power Platform.

  • Capacità di lavorare in un ambiente agile e dinamico.

PART 2.

Ecco una spiegazione dettagliata punto per punto del progetto, con particolare attenzione ad Azure e agli strumenti correlati:

AI Automation Specialist – Spiegazione dei Requisiti

Attività e Responsabilità

  1. Progettare e implementare soluzioni di automazione usando strumenti di low-code/no-code e LLM

    • Azure offre strumenti come Power Automate e Power Apps, che permettono di creare flussi automatizzati senza scrivere codice complesso.

    • Per i LLM (Large Language Models), è possibile usare Azure OpenAI Service, che consente di integrare GPT per automazioni conversazionali e analisi testuale avanzata.

  2. Sviluppare e ottimizzare flussi di lavoro automatizzati

    • Con Azure Logic Apps, è possibile costruire workflow scalabili basati su trigger e azioni.

    • Azure AI Services può essere usato per l’elaborazione intelligente dei dati.

  3. Monitorare e mantenere le soluzioni implementate per garantire efficienza e affidabilità

    • Azure Monitor permette di tracciare l’efficacia delle automazioni e rilevare problemi in tempo reale.

    • Application Insights aiuta a individuare colli di bottiglia nelle applicazioni AI.

  4. Formare e supportare gli utenti finali nell’uso delle nuove soluzioni

    • Microsoft Copilot Studio facilita l’adozione di assistenti AI aziendali personalizzati.

    • Azure AI Bot Service consente di sviluppare chatbot intelligenti e integrabili in Teams o altre piattaforme.

  5. Gestire l’intero ciclo di vita dei progetti AI, dalla fase di ideazione al rilascio in produzione

    • Azure DevOps supporta il ciclo di sviluppo con CI/CD per l'automazione dei processi.

    • MLOps con Azure Machine Learning permette di versionare e ottimizzare i modelli AI.

Qualifiche e Competenze Mandatory

  1. Esperienza con low-code/no-code, agent e LLM

    • Microsoft Power Platform per la creazione di soluzioni low-code.

    • Azure OpenAI per l’uso di LLM personalizzati.

  2. Competenze avanzate di prompting e sviluppo AI

    • Scrivere prompt efficaci per modelli GPT-4 o GPT-4 Turbo.

    • Azure OpenAI Playground per testare e ottimizzare le richieste AI.

  3. Conoscenza di DevOps/MLOps e strumenti correlati (Jenkins, Azure DevOps, ecc.)

    • Azure DevOps Pipelines per automatizzare i processi di deployment.

    • Azure Machine Learning per MLOps avanzato.

  4. Conoscenza Intermedia di SQL

    • Azure SQL Database per la gestione dei dati strutturati.

    • Cosmos DB per dati non relazionali.

  5. Conoscenza base di almeno un linguaggio di scripting (Python, TypeScript, JavaScript)

    • Python con librerie AI/ML come TensorFlow, PyTorch.

    • TypeScript/JavaScript per sviluppare frontend integrati con PowerApps.

  6. Competenze cloud con focus su Azure

    • Azure Cognitive Services per analisi testo, immagini, e voce.

    • Azure Logic Apps per orchestrare flussi senza server.

  7. Capacità di analisi e traduzione di requisiti business in soluzioni tecniche

    • Microsoft Dataverse per centralizzare i dati delle applicazioni aziendali.

  8. Eccellenti capacità di problem-solving, attenzione ai dettagli e comunicazione

    • Power BI per creare dashboard dettagliate sulle performance AI.

Qualifiche e Competenze Addizionali

  1. Conoscenza di strumenti di automazione e AI su stack Microsoft

    • Power Automate per l’automazione dei processi aziendali.

    • Copilot Studio per sviluppare assistenti AI personalizzati.

  2. Esperienza nella gestione di progetti di automazione su larga scala

    • Azure Logic Apps + API Management per scalare workflow aziendali.

  3. Certificazioni Microsoft relative a Power Platform

    • PL-900 (Power Platform Fundamentals)

    • PL-100 (Power Platform App Maker)

    • PL-200 (Power Platform Functional Consultant)

  4. Capacità di lavorare in ambienti Agile e dinamici

    • Azure Boards per gestione di backlog e sprint Agile.

Conclusione:

L'AI Automation Specialist deve avere esperienza pratica su strumenti come Azure AI, Power Platform, Azure DevOps e MLOps, oltre a competenze tecniche su SQL, scripting e cloud computing.

PART 3.

📌 Tutorial Power Automate (In Italiano, Menu in Inglese)

Creiamo un flusso automatizzato in Power Automate per inviare un'email quando un file viene aggiunto a OneDrive.

1️⃣ Accedi a Power Automate

  1. Vai su Power Automate

  2. Accedi con il tuo account Microsoft (Azure, Office 365, Outlook, ecc.)

2️⃣ Crea un Nuovo Flusso

  1. Clicca su "Create" nel menu a sinistra.

  2. Scegli "Automated cloud flow".

  3. Dai un nome al flusso (es. Notify New File).

  4. Scegli un trigger:

3️⃣ Configura il Trigger (Evento Iniziale)

  1. Folder: clicca su 📁 e seleziona una cartella (es. /Documents).

  2. Save per salvare.

4️⃣ Aggiungi l'Azione (Invio Email)

  1. Clicca su "+" → "Add an action".

  2. Cerca "Outlook" e seleziona "Send an email (V2)".

  3. Compila i campi:

  4. Save per confermare.

5️⃣ Testa il Flusso

  1. Clicca su "Test" in alto a destra.

  2. Upload un file nella cartella di OneDrive selezionata.

  3. Se tutto è corretto, riceverai un'email di notifica.

✅ Cosa Hai Creato?

✔ Trigger: rileva un nuovo file in OneDrive
✔ Azione: invia un'email con il nome del file

Se vuoi PUOI aggiungere notifiche su Teams, SharePoint .

📌 10 Cose che puoi fare con Power Automate

1️⃣ Send an email → Invia email automatiche con Outlook o Gmail.

2️⃣ Email notification → Ricevi notifiche via email quando accade un evento (es. nuovo file su OneDrive).

3️⃣ Send Teams notification → Invia notifiche su Microsoft Teams quando un evento si verifica (es. un nuovo messaggio in un canale).

4️⃣ SharePoint automation → Crea, aggiorna o elimina file e liste in SharePoint automaticamente.

5️⃣ Excel automation → Aggiungi/modifica righe in Excel automaticamente quando vengono inseriti nuovi dati.

6️⃣ Create tasks in Microsoft Planner → Genera task in Planner quando viene ricevuta un'email o aggiornato un documento.

7️⃣ Power BI alerts → Attiva notifiche personalizzate su Power BI basate su determinati valori nei tuoi report.

8️⃣ Trigger approval workflow → Avvia un flusso di approvazione per documenti, richieste o email.

9️⃣ Automate social media posts → Pubblica automaticamente su Twitter, Facebook o LinkedIn quando viene caricato un nuovo contenuto.

🔟 Sync Google Calendar & Outlook Calendar → Sincronizza eventi tra Google Calendar e Outlook in modo automatico.

PART 4

📌 Tutorial: Creare una Piccola App con Power Apps

In questo tutorial, creeremo una semplice app con Power Apps per visualizzare e aggiungere dati a una tabella Excel.

1️⃣ Accedi a Power Apps

  1. Vai su Power Apps

  2. Accedi con il tuo account Microsoft (Azure, Office 365, ecc.)

  3. Clicca su "Create" nel menu a sinistra.

2️⃣ Scegli il Tipo di App

  1. Seleziona "Blank app" → "Canvas app"

  2. Dai un nome all'app (es. "Simple Data App")

  3. Scegli "Tablet" o "Phone" in base alle esigenze

  4. Clicca "Create"

3️⃣ Connetti un Database (Excel)

  1. Clicca su "Data" (colonna a sinistra)

  2. "Add data" → "Excel Online (Business)"

  3. Scegli un file Excel da OneDrive (deve avere una tabella con colonne es. Nome, Email)

  4. Click "Connect"

4️⃣ Aggiungi una Galleria per Visualizzare i Dati

  1. Clicca su "Insert" → "Gallery" → "Vertical"

  2. Nel menu "Properties", imposta "Items" su YourTableName

  3. Ora i dati di Excel verranno mostrati nella galleria!

5️⃣ Aggiungi un Form per Inserire Dati

  1. Clicca su "Insert" → "Edit form"

  2. Seleziona la tabella Excel collegata

  3. Aggiungi campi (Nome, Email, ecc.)

  4. Clicca su "Insert" → "Button" e metti un pulsante con il testo "Add Data"

  5. Imposta il pulsante per salvare i dati:

     SubmitForm(Form1)

6️⃣ Test e Pubblicazione

  1. Clicca su "Play" per provare l'app

  2. Compila il form e clicca su "Add Data"

  3. Vai su Excel e controlla che il nuovo dato sia stato aggiunto!

  4. Clicca su "File" → "Save & Publish" per renderla accessibile

✅ Cosa Hai Creato?

✔ Una galleria per visualizzare dati Excel
✔ Un form per aggiungere nuovi dati
✔ Un pulsante per salvare i dati in Excel

📌 10 Esempi di App con Power Apps

1️⃣ Employee Directory → Un'app per cercare e visualizzare informazioni sui dipendenti con dati da SharePoint o Excel.

2️⃣ Expense Tracker → Registra e visualizza le spese dei dipendenti, collegata a OneDrive, Excel o Dataverse.

3️⃣ Leave Request App → Un'app per richiedere ferie e inviare approvazioni automatiche via Power Automate.

4️⃣ Customer Feedback App → Raccogli feedback dai clienti e salvali su Excel, SharePoint o Dataverse.

5️⃣ Inventory Management → Un'app per gestire l’inventario con dati su SQL, Excel o SharePoint.

6️⃣ Task Manager → Un'app per assegnare e monitorare attività tra team, integrata con Microsoft Planner.

7️⃣ Incident Reporting → Un’app per segnalare problemi e inviare notifiche automatiche su Teams o Email.

8️⃣ Booking System → Sistema per prenotare sale riunioni, attrezzature o servizi aziendali con Outlook e Dataverse.

9️⃣ Field Service App → App per tecnici sul campo per registrare interventi e raccogliere dati con GPS e foto.

🔟 Sales Dashboard → Un'app per monitorare vendite, clienti e KPI aziendali con grafici di Power BI.

Se vuoi un tutorial dettagliato su uno di questi, dimmelo! 🚀

PART 5

📌 Tutorial: Creare un'Automazione con Azure OpenAI Service (GPT) e Power Automate

In questo tutorial, collegheremo Azure OpenAI Service con Power Automate per creare un chatbot automatizzato che utilizza GPT per analizzare e rispondere ai messaggi.

1️⃣ Creare una Risorsa Azure OpenAI Service

  1. Accedi ad Azure → https://portal.azure.com

  2. Vai su "Create a resource"

  3. Cerca "Azure OpenAI" e seleziona "Azure OpenAI Service"

  4. Clicca su "Create" e compila:

    • Subscription: Scegli la tua sottoscrizione

    • Resource group: Crea o scegli uno esistente

    • Region: Seleziona una disponibile (es. East US)

    • Pricing Tier: Scegli il livello adatto

  5. Clicca su "Review + Create", poi "Create"

2️⃣ Ottenere la Chiave API

  1. Dopo la creazione, vai alla risorsa Azure OpenAI

  2. Clicca su "Keys and Endpoint"

  3. Copia la chiave API e l’endpoint

3️⃣ Creare un Flusso in Power Automate

  1. Vai su Power Automate

  2. Clicca su "Create" → "Automated cloud flow"

  3. Nome: "Azure OpenAI Chatbot"

  4. Trigger iniziale:

    • Seleziona "When a new email arrives" (Outlook) o "When a message is posted in Teams"

    • Connettiti al tuo account

4️⃣ Chiamare Azure OpenAI con HTTP Request

  1. Aggiungi un'azione → Cerca "HTTP"

  2. Configura così:

    • Method: POST

    • URI: https://YOUR_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_ID/chat/completions?api-version=2023-05-15

    • Headers:

        {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
  }

    • Body:

        {
    "messages": [{"role": "user", "content": "@{triggerOutputs()?['body']}"}],
    "max_tokens": 100
  }

5️⃣ Inviare la Risposta all'Utente

  1. Aggiungi un'azione → Cerca "Send an email (V2)"

  2. Configura:

    • To: @{triggerOutputs()?['from']}

    • Subject: "Response from AI"

    • Body: @{body('HTTP')?['choices'][0]['message']['content']}

6️⃣ Test e Attivazione

  1. Clicca "Test" in alto a destra

  2. Invia un'email o un messaggio Teams

  3. Azure OpenAI risponderà automaticamente

✅ Cosa Hai Creato?

✔ Un chatbot basato su GPT con Azure OpenAI
✔ Un flusso Power Automate che analizza e risponde ai messaggi
✔ Un'automazione completa per email o Teams

📌 10 Esempi di Automazioni con Azure OpenAI + Power Automate

1️⃣ AI Email Responder → Un bot che analizza le email e invia risposte automatiche con GPT-4.

2️⃣ Teams AI Assistant → Un bot che risponde ai messaggi in Microsoft Teams con risposte basate su Azure OpenAI.

3️⃣ Customer Support Bot → Un bot AI che fornisce assistenza ai clienti rispondendo automaticamente alle loro domande via email o Teams.

4️⃣ Document Summarizer → Un flusso che analizza documenti in SharePoint e genera un riassunto automatico con GPT-4.

5️⃣ AI-Based Meeting Notes Generator → Un'automazione che elabora i file di testo o le trascrizioni di Teams e genera un report riassuntivo.

6️⃣ Social Media Content Generator → Un bot che crea automaticamente post per LinkedIn, Twitter o Facebook basandosi su input dell’utente.

7️⃣ Sentiment Analysis for Emails → Un flusso che analizza il tono delle email ricevute e le classifica come positive, neutre o negative.

8️⃣ AI-Powered Ticket Categorization → Un bot che classifica automaticamente i ticket di supporto in base al contenuto, assegnandoli al reparto giusto.

9️⃣ Code Review Automation → Un flusso che analizza il codice inviato via email o Teams e suggerisce ottimizzazioni con GPT.

🔟 AI Chatbot per FAQ Aziendali → Un bot che risponde alle domande dei dipendenti su policy aziendali, HR o IT support.

Se vuoi un tutorial su uno di questi, dimmelo! 🚀

PART 6. Tutorial: MLOps con Azure Machine Learning – Versionare e Ottimizzare Modelli AI

In questo tutorial, configureremo MLOps con Azure Machine Learning (Azure ML) per versionare, addestrare e ottimizzare modelli AI usando Azure DevOps.

1️⃣ Creare una Workspace in Azure Machine Learning

  1. Accedi ad Azure → https://portal.azure.com

  2. Vai su "Create a resource"

  3. Cerca "Azure Machine Learning" e clicca su "Create"

  4. Configura i parametri:

    • Subscription → Seleziona la tua sottoscrizione

    • Resource group → Creane uno nuovo (es. mlops-group)

    • Workspace Name → Es. mlops-workspace

    • Region → Es. West Europe

    • Storage Account, Key Vault e App Insights verranno creati automaticamente

  5. Clicca su "Review + Create", poi su "Create"

2️⃣ Configurare l'Ambiente di Sviluppo

  1. Apri Azure ML Studio → https://ml.azure.com

  2. Vai su "Compute" e crea una macchina virtuale per l'addestramento:

    • Tipo: Standard_DS3_v2 o più potente se necessario

    • Sistema operativo: Ubuntu 20.04

  3. Apri il terminale e installa il CLI di Azure ML:

     pip install azureml-sdk

3️⃣ Versionare i Modelli AI con Azure ML

  1. Crea un nuovo esperimento:

     from azureml.core import Workspace, Experiment

 ws = Workspace.from_config()
 experiment = Experiment(workspace=ws, name="mlops-versioning")
 run = experiment.start_logging()
 run.log("message", "Versioning Model")

  2. Registra un modello AI in Azure ML:

     from azureml.core.model import Model

 model = Model.register(workspace=ws,
                        model_path="models/my_model.pkl",
                        model_name="mlops_model",
                        tags={"version": "1.0", "stage": "experimental"})
 print(f"Model registered: {model.name} v{model.version}")

  3. Visualizza le versioni del modello:

     for model in Model.list(ws):
     print(f"Model: {model.name}, Version: {model.version}")

4️⃣ Ottimizzare i Modelli con Hyperparameter Tuning

  1. Definisci i parametri da ottimizzare:

     from azureml.train.hyperdrive import RandomParameterSampling, uniform

 param_sampling = RandomParameterSampling({
     "--learning_rate": uniform(0.01, 0.1),
     "--batch_size": uniform(16, 64)
 })

  2. Configura il tuning automatico:

     from azureml.train.hyperdrive import HyperDriveConfig

 hyperdrive_config = HyperDriveConfig(
     estimator=estimator,
     hyperparameter_sampling=param_sampling,
     policy=None,
     primary_metric_name="accuracy",
     primary_metric_goal="MAXIMIZE",
     max_total_runs=10
 )

  3. Avvia il processo di tuning:

     run = experiment.submit(hyperdrive_config)
 run.wait_for_completion(show_output=True)

5️⃣ Automatizzare MLOps con Azure DevOps

  1. Integra Azure ML con Azure DevOps → Vai su Azure DevOps → Pipelines

  2. Aggiungi un YAML Pipeline per l'addestramento automatico:

     trigger:
   - main

 pool:
   vmImage: 'ubuntu-latest'

 steps:
 - script: |
     pip install azureml-sdk
     python train.py
   displayName: 'Train Model'

 - script: |
     python register_model.py
   displayName: 'Register Model'

✅ Cosa Hai Creato?

✔ Workspace Azure ML per gestire esperimenti AI
✔ Versionamento modelli AI con Azure ML
✔ Ottimizzazione automatica (Hyperparameter Tuning)
✔ Automazione MLOps con Azure DevOps

Se vuoi PUOI favorire l'integrazione con Kubernetes per il deployment.

📌 10 Esempi di MLOps con Azure Machine Learning

1️⃣ Automated Model Retraining → Un sistema che rileva nuovi dati e riaddestra automaticamente il modello in Azure ML.

2️⃣ CI/CD per Modelli AI → Configurare una pipeline DevOps per testare, validare e distribuire i modelli in produzione.

3️⃣ Drift Detection & Model Monitoring → Monitorare le prestazioni del modello e rilevare quando inizia a degradarsi (data drift).

4️⃣ Model Explainability → Integrare strumenti come SHAP per spiegare le decisioni del modello e migliorare la trasparenza.

5️⃣ Real-Time Inference API → Distribuire un modello AI come API scalabile con Azure Kubernetes Service (AKS) o Azure Functions.

6️⃣ AutoML Pipeline → Utilizzare Azure AutoML per testare automaticamente diversi modelli e selezionare il migliore.

7️⃣ Federated Learning → Addestrare modelli AI su dati distribuiti senza condividere informazioni sensibili tra organizzazioni.

8️⃣ Feature Store → Creare e gestire feature ingegnerizzate condivisibili tra più modelli con Azure Feature Store.

9️⃣ Security & Compliance AI Models → Implementare politiche di sicurezza per la gestione dei modelli AI in ambienti regolamentati (GDPR, HIPAA).

🔟 Multi-Cloud Model Deployment → Distribuire modelli AI su Azure, AWS e Google Cloud con un'unica pipeline MLOps.

Se vuoi un tutorial dettagliato su uno di questi, dimmelo! 🚀

PART 8 .

📌 Tutorial: DevOps e MLOps con Azure

In questo tutorial, vedremo come implementare DevOps e MLOps con Azure, utilizzando Azure DevOps e Jenkins per l'automazione di CI/CD e il versionamento dei modelli AI.

1️⃣ Creare un Progetto in Azure DevOps

  1. Accedi ad Azure DevOps → https://dev.azure.com/

  2. Clicca su "New Project" → Dai un nome al progetto (es. AI-DevOps-Pipeline).

  3. Scegli "Private" per un repository privato e clicca "Create".

2️⃣ Configurare un Repository Git in Azure DevOps

  1. Vai su "Repos" → Clicca su "Clone" e scegli Git o VS Code.

  2. Inizializza un nuovo repository:

     git clone https://dev.azure.com/your_org/AI-DevOps-Pipeline.git
 cd AI-DevOps-Pipeline
 git init

  3. Aggiungi il codice del modello AI e fai commit:

     git add .
 git commit -m "First commit"
 git push origin main

3️⃣ Creare una Pipeline CI/CD per il Modello AI

  1. Vai su "Pipelines" → Clicca su "New Pipeline".

  2. Scegli "GitHub" o "Azure Repos" come sorgente di codice.

  3. Configura la pipeline con YAML:

     trigger:
   - main

 pool:
   vmImage: 'ubuntu-latest'

 steps:
 - script: |
     pip install -r requirements.txt
     python train.py
   displayName: 'Train AI Model'

 - script: |
     python register_model.py
   displayName: 'Register Model in Azure ML'

  4. Salva ed esegui la pipeline per testarla.

4️⃣ Deploy del Modello AI su Azure ML con MLOps

  1. Configura l’ambiente su Azure ML:

     from azureml.core import Workspace

 ws = Workspace.from_config()
 experiment = Experiment(workspace=ws, name="mlops-deployment")
 run = experiment.start_logging()

  2. Registra il modello AI in Azure ML:

     from azureml.core.model import Model

 model = Model.register(workspace=ws,
                        model_path="models/model.pkl",
                        model_name="mlops_model",
                        tags={"version": "1.0"})

  3. Distribuisci il modello su un endpoint di inferenza:

     from azureml.core.webservice import AciWebservice, Webservice

 deployment_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)
 service = Model.deploy(ws, "mlops-service", [model], deployment_config)
 service.wait_for_deployment(show_output=True)

5️⃣ Integrare Jenkins con Azure DevOps

  1. Installa il plugin "Azure DevOps" in Jenkins.

  2. Configura una pipeline Jenkins per il training AI:

    • Vai su "Manage Jenkins" → "Global Tool Configuration" → Aggiungi Python.

    • Crea un nuovo "Pipeline Job" e usa questo script:

    pipeline {
        agent any
        stages {
            stage('Clone Repo') {
                steps {
                    git 'https://dev.azure.com/your_org/AI-DevOps-Pipeline.git'
                }
            }
            stage('Train Model') {
                steps {
                    sh 'pip install -r requirements.txt'
                    sh 'python train.py'
                }
            }
            stage('Deploy Model') {
                steps {
                    sh 'python deploy_model.py'
                }
            }
        }
    }
  1. Avvia la pipeline Jenkins per eseguire il training e il deployment.

✅ Cosa Hai Creato?

✔ CI/CD con Azure DevOps per versionare e distribuire modelli AI
✔ MLOps con Azure ML per il training e la gestione dei modelli
✔ Pipeline Jenkins per integrare DevOps con Azure

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PART 9. 📌 10 Parametri per il Fine-Tuning AI

1️⃣ Learning Rate (lr)

🔹 Definizione → Controlla quanto velocemente il modello aggiorna i pesi. Un valore troppo alto può far saltare il minimo ottimale, mentre uno troppo basso rallenta l'apprendimento.

🔹 Ottimizzazione → Si usa Grid Search o Bayesian Optimization per trovare il valore ideale. Spesso inizia con 0.01 e viene ridotto gradualmente con learning rate decay.

2️⃣ Batch Size

🔹 Definizione → Numero di campioni elaborati prima di aggiornare i pesi. Valori piccoli danno aggiornamenti più frequenti, ma con maggiore variazione nei gradienti.

🔹 Ottimizzazione → Usare un valore tra 16 e 128 per equilibrare precisione e velocità. GPU più potenti permettono batch size maggiori senza degradazione delle prestazioni.

3️⃣ Number of Epochs

🔹 Definizione → Numero di passaggi completi sul dataset durante l’addestramento. Un valore troppo alto porta a overfitting, mentre troppo basso causa underfitting.

🔹 Ottimizzazione → Si usa early stopping per fermare l’addestramento quando la loss smette di migliorare, evitando spreco di risorse e sovradattamento.

4️⃣ Dropout Rate

🔹 Definizione → Percentuale di neuroni "spenti" casualmente durante l'addestramento per prevenire overfitting. Usato spesso nelle reti neurali profonde.

🔹 Ottimizzazione → Un valore tipico è tra 0.2 e 0.5. Valori più alti possono ridurre la capacità del modello, mentre valori bassi potrebbero non prevenire overfitting.

5️⃣ Weight Decay (L2 Regularization)

🔹 Definizione → Penalizza pesi grandi nei parametri del modello per evitare overfitting. Mantiene i pesi bassi e rende il modello più generalizzabile.

🔹 Ottimizzazione → Un valore tra 1e-5 e 1e-3 è comune. Se troppo alto, il modello può perdere capacità di apprendimento, se troppo basso non previene overfitting.

6️⃣ Activation Function

🔹 Definizione → Funzione che introduce non-linearità nelle reti neurali. Opzioni comuni: ReLU, Sigmoid, Tanh. La scelta impatta profondità e capacità di apprendimento.

🔹 Ottimizzazione → ReLU è lo standard per reti profonde, ma può causare neuroni "morti". Leaky ReLU o GELU sono alternative per migliorare la stabilità dell'addestramento.

7️⃣ Momentum (SGD Momentum)

🔹 Definizione → Aiuta a superare minimi locali aggiornando i pesi con una frazione della direzione del gradiente precedente, evitando oscillazioni e accelerando la convergenza.

🔹 Ottimizzazione → Un valore tra 0.8 e 0.99 aiuta a mantenere stabilità. Funziona meglio con SGD, ma meno utile in ottimizzatori come Adam, che gestiscono il momentum internamente.

8️⃣ Optimizer (Adam, SGD, RMSprop)

🔹 Definizione → Algoritmo che aggiorna i pesi del modello. Adam bilancia velocità e stabilità, SGD converge meglio per dati strutturati, RMSprop gestisce bene serie temporali.

🔹 Ottimizzazione → Adam (lr=0.001) è lo standard, ma SGD con momentum può essere più efficace per visione artificiale. RMSprop è utile per modelli RNN.

9️⃣ Gradient Clipping

🔹 Definizione → Impedisce aggiornamenti eccessivi dei pesi tagliando gradienti troppo grandi, evitando instabilità nell’addestramento. Utile in modelli profondi o RNN.

🔹 Ottimizzazione → Un valore tipico è 1.0. Se troppo alto, non influisce sul training; se troppo basso, può rallentare l’apprendimento. Usato con ottimizzatori come Adam.

🔟 Learning Rate Scheduler

🔹 Definizione → Riduce automaticamente il learning rate durante l’addestramento per migliorare la convergenza e stabilizzare il modello.

🔹 Ottimizzazione → Opzioni comuni: Step Decay, Exponential Decay, Cosine Annealing. Si usa spesso con iniziale lr=0.01 e riduzione ogni 10 epoch.

PART 11.📌 10 Parametri per il Fine-Tuning Dopo l’Addestramento di un Modello AI

Il fine-tuning post-addestramento consiste nell’adattare un modello già addestrato a un nuovo dominio o dataset, mantenendo le conoscenze acquisite.

1️⃣ Layer Freezing

🔹 Definizione → Congela i pesi dei primi layer del modello pre-addestrato e addestra solo gli ultimi strati per adattarlo a nuovi dati senza perdere conoscenze precedenti.

🔹 Ottimizzazione → Congelare i primi 80-90% dei layer per task simili al pretraining. Per problemi diversi, sbloccare gradualmente più livelli con unfrozen training.

2️⃣ Learning Rate Adjustment

🔹 Definizione → Il fine-tuning usa learning rate più basso (1e-5 o 1e-6) rispetto all’addestramento iniziale, per evitare di modificare eccessivamente i pesi pre-addestrati.

🔹 Ottimizzazione → Si utilizza differential learning rate, con i primi layer congelati a 1e-6 e gli ultimi a 1e-4 per adattare il modello senza distruggere le conoscenze acquisite.

3️⃣ Domain Adaptation

🔹 Definizione → Tecnica che permette al modello di adattarsi a un dominio leggermente diverso senza doverlo riaddestrare da zero, sfruttando feature condivise tra i dataset.

🔹 Ottimizzazione → Usa transfer learning con fine-tuning su pochi dati target (few-shot learning), applicando data augmentation per migliorare la generalizzazione.

4️⃣ Task-Specific Head Replacement

🔹 Definizione → Se il modello pre-addestrato è stato allenato per una task diversa, si rimuove la testa del modello e si sostituisce con una nuova rete fully connected.

🔹 Ottimizzazione → Congelare i layer convoluzionali (per CV) o encoder (per NLP) e riaddestrare solo i layer finali con il nuovo task-specific head.

5️⃣ Batch Normalization Re-Adjustment

🔹 Definizione → I layer di batch normalization contengono statistiche del dataset originale, che potrebbero non essere adatte al nuovo dominio.

🔹 Ottimizzazione → Durante il fine-tuning, permettere il riapprendimento delle statistiche della batch normalization per stabilizzare l’adattamento ai nuovi dati.

6️⃣ Data Augmentation Specifica

🔹 Definizione → Genera variazioni dei nuovi dati target per simulare più esempi e migliorare la capacità del modello di generalizzare su nuovi contesti.

🔹 Ottimizzazione → In NLP, usare back-translation e synonym replacement. In CV, applicare rotation, flipping e mixup per simulare variazioni dei dati target.

7️⃣ Layer-wise Adaptive Tuning (LoRA, QLoRA)

🔹 Definizione → Tecnica avanzata per il fine-tuning di modelli LLM e transformers, in cui si aggiornano solo piccole parti dei pesi, riducendo i costi computazionali.

🔹 Ottimizzazione → Usa LoRA (Low-Rank Adaptation) per adattare modelli GPT/BERT senza aggiornare l'intero set di pesi, migliorando efficienza e precisione.

8️⃣ Task-Specific Loss Function

🔹 Definizione → Se il modello pre-addestrato usava una funzione di loss diversa, potrebbe essere necessario modificarla per adattarla meglio al nuovo compito.

🔹 Ottimizzazione → Per passare da classificazione a ranking, cambiare da Cross-Entropy Loss a Contrastive Loss. Per NLP, usare CTC Loss invece di MSE per sequenze.

9️⃣ Gradual Unfreezing

🔹 Definizione → Tecnica in cui si sbloccano gradualmente i layer congelati del modello, adattandoli lentamente ai nuovi dati per evitare di perdere informazioni apprese.

🔹 Ottimizzazione → Si sblocca uno strato alla volta ogni pochi epoch e si riduce il learning rate progressivamente (cosine annealing).

🔟 Regularization per Stabilità

🔹 Definizione → Per evitare overfitting ai nuovi dati, è necessario applicare tecniche di regolarizzazione come Dropout, L1/L2 weight decay e label smoothing.

🔹 Ottimizzazione → Aumentare Dropout (da 0.1 a 0.3 se i dati sono pochi) e usare weight decay (1e-4) per mantenere la stabilità senza overfitting.

✅ Cosa Ottieni con Questi Parametri?

✔ Adattamento di modelli pre-addestrati a nuovi dataset senza distruggere conoscenze pregresse
✔ Risparmio di risorse computazionali rispetto all’addestramento da zero
✔ Miglioramento della generalizzazione del modello per il nuovo task

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