Inferenza LLM locale con ONNX e C#

Distribuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni localmente senza un'infrastruttura GPU dedicata è una competenza essenziale per i moderni sviluppatori e ingegneri AI. Questo corso scritto ti guida attraverso la configurazione, il caricamento e l'esecuzione di modelli quantizzati direttamente su CPU utilizzando C# e ONNX Runtime. Svilupperai una chiara comprensione dei fondamenti di LLMOps, delle tecniche di quantizzazione dei modelli e della gestione dei token per costruire applicazioni AI locali reattive. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti chiave di LLMOps, le basi dell'architettura dei modelli e il vocabolario - Configurare ONNX Runtime per l'esecuzione su CPU in ambienti C# - Caricare ed eseguire modelli Phi-3 quantizzati a 4 bit localmente - Gestire in modo efficace la tokenizzazione, la creazione di template di prompt e le finestre di contesto - Applicare tecniche di ottimizzazione dell'inferenza per prestazioni CPU affidabili - Implementare il parsing dell'output strutturato e i pattern di gestione degli errori di base La lettura inizia con la terminologia di base del machine learning e i principi del runtime prima di passare a pipeline di inferenza basate su codice e strategie di ottimizzazione. Questo corso è progettato per sviluppatori e principianti tecnici interessati a eseguire modelli linguistici localmente con C#, senza richiedere alcuna esperienza precedente nel machine learning. Inizia a leggere oggi stesso per portare l'esecuzione locale di modelli linguistici nelle tue applicazioni C#.