Sono entusiasta di condividere che ho recentemente completato l'AI Engineering Bootcamp: Build, Train and Deploy Models with AWS SageMaker della scuola Zero To Mastery tenuto da Patrik Szepesi! Dopo giornate di apprendimento intensivo e progetti pratici, ho acquisito competenze cruciali che mi hanno fatto progredire nel mio percorso come ingegnere AI.

Cos'è AWS SageMaker?

Per chi non lo conoscesse, AWS SageMaker è un servizio di machine learning completamente gestito sviluppato da Amazon. Permette a sviluppatori e data scientist di costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning su larga scala senza il mal di testa di dover gestire l'infrastruttura. SageMaker gestisce l'intero workflow del machine learning, dalla preparazione dei dati alla distribuzione dei modelli, rendendolo uno strumento essenziale per le moderne applicazioni di AI.

Cosa ho imparato

Il bootcamp è stato completo e molto pratico, coprendo tutto dai concetti fondamentali alle tecniche avanzate. Ecco le competenze chiave che ho acquisito:

1. Configurazione dell'infrastruttura AI in AWS

• Configurato ambienti AWS con adeguate pratiche di sicurezza
• Impostato ruoli IAM per una gestione sicura degli accessi
• Stabilito domini e workspace SageMaker

2. Utilizzo di Hugging Face e Transformers

Uno degli aspetti più entusiasmanti è stato imparare a integrare i modelli pre-addestrati di Hugging Face con AWS SageMaker. Ho distribuito modelli di analisi del sentimento e ho imparato come funzionano queste potenti architetture transformer dietro le quinte.

3. La matematica dei Large Language Models

Mi sono immerso nella matematica che alimenta i modelli transformer, inclusi:

• Layer di embedding e rappresentazioni vettoriali
• Encoding posizionale utilizzando funzioni seno e coseno
• Meccanismi di attenzione multi-head
• Come vengono create le rappresentazioni context-aware

Ho scritto anche un articolo dettagliato sulla matematica dei transformer se sei curioso di conoscere il funzionamento interno di questi modelli!

4. Progetto End-to-End ML: Classificatore di titoli di notizie

Il progetto finale ha coinvolto la costruzione di un sistema di classificazione multiclasse per titoli di notizie. Questo progetto ha toccato ogni fase del ciclo di vita ML:

• Raccolta e preparazione dei dati: Acquisito un dataset di notizie e preparato per l'addestramento
• Analisi esplorativa dei dati: Analizzato la distribuzione delle categorie di notizie
• Sviluppo del modello: Personalizzato un'architettura DistilBERT utilizzando PyTorch
• Training e validazione: Creato funzioni robuste di addestramento e validazione
• Distribuzione nel cloud: Distribuito il modello a un endpoint SageMaker
• Integrazione in produzione: Configurato API Gateway e funzioni Lambda per uso nel mondo reale
• Load Testing: Eseguito test per garantire che il modello potesse gestire il traffico reale

Perché questo è importante

Le competenze che ho acquisito non sono solo teoriche, ma direttamente applicabili a ruoli reali di ingegneria AI. Aziende in tutti i settori stanno adottando soluzioni AI, e la capacità di costruire e distribuire modelli su larga scala sta diventando sempre più preziosa.

Ciò che ho trovato più prezioso del corso è stato il suo focus sull'implementazione pratica. Invece di imparare solo algoritmi, ho appreso l'intero workflow di produzione - dall'addestramento del modello alla distribuzione API - utilizzato in ambienti aziendali.

Cosa c'è dopo?

Questa certificazione è solo l'inizio. Sto pianificando di:

1. Costruire modelli più sofisticati con dataset personalizzati
2. Esplorare le capacità di tuning automatico dei modelli di SageMaker
3. Integrare questi modelli in applicazioni full-stack

Sono entusiasta di applicare queste competenze per risolvere problemi aziendali reali e continuare a crescere come ingegnere AI.

Riflessioni finali

Se stai considerando un percorso nell'ingegneria AI, ti consiglio vivamente di acquisire competenze nei servizi ML basati su cloud come AWS SageMaker. Il campo sta crescendo rapidamente, e la combinazione di conoscenze ML e competenze di distribuzione cloud ti mette in una posizione forte per opportunità entusiasmanti.

Non esitare a contattarmi se hai domande sul corso o vuoi discutere potenziali collaborazioni su progetti AI!

Per vedere il progetto realizzato visita la sezione portfolio 🙂