Scopri le alternative gratis e i modelli open source che puoi utilizzare per creare il tuo chatbot come Chat GPT, integrare gli LLM o lanciare il tuo prodotto con AI. L'intelligenza artificiale ha fatto grandi progressi negli ultimi anni e oggi ci sono molte tecnologie disponibili per le conversazioni automatizzate. ChatGPT e Bard sono due delle soluzioni più popolari disponibili oggi, ma esistono molte altre alternative open source che possono essere utilizzate per creare conversazioni automatizzate. In questo articolo, esploreremo 8 alternative open source a ChatGPT e Bard che possono essere utilizzate per creare conversazioni automatizzate. Queste alternative offrono una vasta gamma di funzionalità e sono adatte a diversi casi d'uso, come il customer service, l'assistenza virtuale, la consulenza online e molti altri. Continua a leggere per scoprire le alternative open source che possono essere utilizzate per creare conversazioni automatizzate e scegliere quella che meglio si adatta alle tue esigenze. Le migliori Alternative open source a Chat GPT e Bard : LLaMA Alpaca Vicuna OpenCHatKIT GPT4all Raven RWKV OPT FLAN-T5-XXL 1. LLAMA Il progetto LLaMA comprende una serie di modelli linguistici fondamentali che variano in dimensioni da 7 miliardi a 65 miliardi di parametri. Questi modelli si stavano addestrando su milioni di token e si stavano addestrando esclusivamente su set di dati disponibili pubblicamente. Di conseguenza, LLaMA-13B supera GPT-3 (175B) e LLaMA-65B si comporta in modo simile ai migliori modelli come Chinchilla-70B e PaLM-540B. Risorse: Paper GitHub DEMO 2. Alpaca Stanford Alpaca afferma di poter competere con ChatGPT e chiunque può riprodurlo in meno di 600$. L'Alpaca 7B è messo a punto dal modello LLaMA 7B su 52K istruzioni. Risorse: GitHub DEMO 3. Vicuna Vicuna è messo a punto dal modello LLaMA sulle conversazioni condivise dagli utenti raccolte da ShareGPT . Il modello Vicuna-13B ha raggiunto una qualità superiore al 90%* di OpenAI ChatGPT e Google Bard. Ha anche superato i modelli LLaMA e Stanford Alpaca nel 90% dei casi. Il costo dell'addestramento di Vicuna era di circa 300 $. Wow. Risorse: GitHub DEMO 4. Open Chat KIT OpenChatKit: Open-Source ChatGPT Alternative è un kit di strumenti completo per creare il tuo chatbot. Fornisce istruzioni per l'addestramento del proprio modello di linguaggio di grandi dimensioni ottimizzato per le istruzioni, messa a punto del modello, sistema di recupero estensibile per l'aggiornamento della risposta del bot e moderazione del bot per filtrare le domande. Come possiamo vedere, il modello GPT-NeoXT-Chat-Base-20B ha superato la modalità base GPT-NoeX nelle attività di domanda e risposta, estrazione e classificazione. Risorse: GitHub DEMO Scheda modello 5. GPT4ALL GPT4ALL è stato addestrato su un enorme corpus curato di interazioni con gli assistenti, tra cui codice, storie, rappresentazioni e dialoghi a più turni. Il team ha fornito set di dati, pesi del modello, processi di preprocessing dei dati e codice di finetuning per promuovere l'open source. Inoltre, hanno rilasciato versioni quantizzate a 4 bit del modello che possono essere eseguite sul tuo laptop. Puoi persino utilizzare un client Python per eseguire l'inferenza del modello. Risorse: Paper GitHub DEMO (non ufficiale) Scheda modello 6. Raven RWKV Raven RWKV 7B è un chatbot open source alimentato dal modello linguistico RWKV che produce risultati simili a ChatGPT. Il modello utilizza RNN in grado di eguagliare i trasformatori in termini di qualità e scalabilità pur essendo più veloce e risparmiando VRAM. The Raven è stato messo a punto su Stanford Alpaca, code-alpaca e altri set di dati. Risorse: GitHub DEMO Scheda modello 7. OPT OPT : Open Pre-trained Transformer Language Models non è eccezionale come ChatGPT, ma ha mostrato notevoli capacità per l'apprendimento a zero e pochi colpi e l'analisi del bias stereotipato. Puoi anche integrarlo con Alpa, Colossal-AI, CTranslate2 e FasterTransformer per ottenere risultati ancora migliori. Nota: è nell'elenco a causa della sua popolarità, in quanto ha 624.710 download mensili nella categoria di generazione del testo. Risorse: Paper GitHub DEMO Scheda modello 8. Flan-T5-XXL Flan-T5-XXL ha perfezionato i modelli T5 su una raccolta di set di dati formulati come istruzioni. La messa a punto delle istruzioni migliora notevolmente le prestazioni su una varietà di classi di modelli come PaLM, T5 e U-PaLM. Il modello Flan-T5-XXL è messo a punto su più di 1000 attività aggiuntive che coprono anche più lingue. Risorse: Paper GitHub DEMO Scheda modello Conclusione sulle alternative open source a Chat GPT e Bard Sono disponibili molte opzioni open source e ho citato quelle popolari. I chatbot e i modelli open source stanno migliorando e nei prossimi mesi vedrai un nuovo modello che può superare completamente ChatGPT in termini di prestazioni. Speriamo che questo articolo ti abbia aiutato a scoprire nuove alternative open source per creare conversazioni automatizzate e che tu sia in grado di fare la scelta migliore per la tua attività. Ricorda, la tecnologia è un mondo in continua evoluzione, quindi continua a tenerti aggiornato sulle ultime novità e opportunità che possono aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi.

La rivoluzione dell'intelligenza artificiale (IA) è ormai inarrestabile e sta cambiando radicalmente il nostro modo di vivere e di lavorare. Ma come influenzerà realmente la società e il mondo del lavoro nel futuro? In questo articolo, esploreremo le potenzialità e le sfide delle IA, ponendo domande stimolanti e cercando di immaginare come potrebbe essere il nostro futuro in un mondo sempre più dominato dalle macchine intelligenti. Un futuro condiviso con le macchine La crescente pervasività delle intelligenze artificiali ha aperto nuove prospettive in svariati settori, dai trasporti alla medicina, dall'istruzione all'industria. Le IA sono ormai in grado di guidare le nostre auto, diagnosticare malattie, creare opere d'arte e persino scrivere articoli come questo. Ma qual è il prezzo da pagare per questi progressi? Una delle principali preoccupazioni riguarda l'impatto delle IA sul mercato del lavoro. Alcuni studi prevedono che milioni di posti di lavoro potrebbero essere a rischio a causa dell'automazione, con un impatto particolarmente forte sui lavoratori meno qualificati e sui settori più esposti all'automazione, come la manifattura e l'agricoltura. Tuttavia, le IA potrebbero anche creare nuove opportunità di lavoro, grazie allo sviluppo di nuovi settori e all'emergere di nuove professioni legate all'intelligenza artificiale. L'automazione potrebbe liberare gli esseri umani da lavori ripetitivi e pericolosi, permettendo loro di dedicarsi a compiti più creativi e gratificanti. Domanda provocatoria: riuscirà la società a creare abbastanza nuovi posti di lavoro per compensare quelli persi a causa dell'automazione? E come possiamo garantire che le persone abbiano le competenze necessarie per lavorare in un mondo dominato dalle IA? La responsabilità etica delle IA L'introduzione delle IA nella nostra vita quotidiana solleva anche importanti questioni etiche. Ad esempio, come possiamo garantire che le decisioni prese dalle macchine siano giuste ed equilibrate, evitando discriminazioni e pregiudizi? E chi è responsabile quando un'intelligenza artificiale commette un errore con conseguenze gravi, come un incidente stradale provocato da una macchina a guida autonoma? Le IA sono solo algoritmi e, come tali, sono programmate dagli esseri umani. Pertanto, è fondamentale sviluppare un quadro etico solido che guidi la creazione e l'utilizzo delle intelligenze artificiali, per garantire che agiscano in modo responsabile e rispettino i diritti e le libertà delle persone. Domanda provocatoria: come possiamo garantire che le IA siano programmate in modo etico e responsabile, e che i loro creatori siano tenuti a rispondere delle loro azioni? L'impatto delle Intelligenze Artificiali sulla società e nel mondo del lavoro L'avvento delle intelligenze artificiali ci porta a riflettere sul significato stesso dell'umanità. In un mondo in cui le macchine possono imitare sempre più fedelmente le nostre capacità intellettuali e creative, cosa ci rende ancora unici come esseri umani? Forse la risposta risiede nelle nostre emozioni, nella nostra capacità di provare empatia e di stabilire relazioni profonde con gli altri. Anche se le IA possono simulare emozioni e comportamenti umani, non possono (almeno per ora) provare veri sentimenti o comprendere appieno le complesse sfumature delle relazioni umane. In un futuro dominato dalle intelligenze artificiali, potrebbe essere proprio la nostra umanità a diventare il nostro principale punto di forza, permettendoci di costruire un mondo in cui le macchine e gli esseri umani collaborano per il bene comune. Domanda provocatoria: come possiamo preservare e valorizzare la nostra umanità in un'epoca di intelligenze artificiali sempre più avanzate e pervasive? La formazione e l'educazione nell'era delle IA Un elemento chiave per affrontare le sfide poste dall'intelligenza artificiale è l'educazione. Le nuove generazioni dovranno essere formate non solo nelle competenze tecniche necessarie per lavorare con le IA, ma anche in quelle trasversali che permettono di adattarsi e prosperare in un mondo in rapida evoluzione. L'educazione dovrà puntare su creatività, pensiero critico, comunicazione, empatia e altre competenze umane che le macchine non possono replicare facilmente. Inoltre, è essenziale promuovere l'apprendimento continuo e l'aggiornamento delle competenze, per consentire alle persone di rimanere competitive nel mercato del lavoro. Domanda provocatoria: come possiamo riprogettare i sistemi educativi per preparare al meglio le nuove generazioni all'era delle intelligenze artificiali? L'equità nell'accesso alle Intelligenze Artificiali Uno dei principali problemi legati all'espansione delle intelligenze artificiali è la possibilità che soltanto una ristretta élite di individui e aziende possa beneficiare delle opportunità offerte da queste tecnologie. Questo rischia di accentuare le disuguaglianze esistenti e di creare nuove forme di esclusione sociale e economica. Per garantire un futuro più equo e inclusivo, è fondamentale che l'accesso alle intelligenze artificiali sia democratizzato, attraverso politiche che favoriscano l'innovazione e la diffusione delle IA in tutti i settori e su scala globale. Inoltre, è importante garantire che i benefici derivanti dall'uso delle IA siano condivisi in modo equo tra i vari attori coinvolti, inclusi i lavoratori e le comunità. Noi di IntelligenzaArtificialeItalia.net ci stiamo dando da fare, ad esempio abbiamo creato un ChatBOT simile a CHATGPT con il quale puoi divertirti. Inizia a chattare con il CHATBOT -> https://rebrand.ly/CHATBOT-IAITALIA Domanda provocatoria: come possiamo assicurare un accesso equo alle intelligenze artificiali e garantire che i loro benefici siano distribuiti in modo equo tra tutti gli individui e le comunità? L'importanza della privacy e della sicurezza dei dati Le intelligenze artificiali dipendono in gran parte dai dati per funzionare, e la raccolta, l'elaborazione e la condivisione di queste informazioni sollevano importanti questioni in termini di privacy e sicurezza dei dati. Come possiamo garantire che i dati personali siano protetti e che le intelligenze artificiali non vengano utilizzate per scopi malevoli o per violare la privacy delle persone? Per affrontare queste sfide, è necessario sviluppare nuovi standard e regolamenti che garantiscano la protezione dei dati e la sicurezza delle intelligenze artificiali. Inoltre, è importante promuovere una cultura della responsabilità e della trasparenza, sia tra i creatori delle IA che tra gli utenti, per garantire che le tecnologie siano utilizzate in modo etico e rispettoso delle norme e dei diritti delle persone. Domanda provocatoria: quali misure possiamo adottare per garantire la privacy e la sicurezza dei dati nell'era delle intelligenze artificiali, e come possiamo promuovere una cultura della responsabilità e della trasparenza in questo ambito? La resilienza delle infrastrutture e della società di fronte alle IA Man mano che le intelligenze artificiali diventano sempre più integrate nelle nostre infrastrutture e nei nostri sistemi, è fondamentale garantire che questi siano resilienti e in grado di adattarsi alle sfide e ai cambiamenti che l'era delle IA comporta. Ciò include la protezione delle infrastrutture critiche, come i sistemi energetici e di trasporto, dalle potenziali minacce poste dalle intelligenze artificiali, come gli attacchi informatici e la manipolazione dei dati. E' necessario sviluppare strategie per garantire che la società nel suo complesso sia resiliente di fronte alle sfide poste dalle IA, come l'aumento della disoccupazione e la polarizzazione delle competenze. Questo può includere la promozione di politiche di inclusione sociale, l'investimento nella formazione e nello sviluppo delle competenze e la creazione di reti di supporto per aiutare le persone a far fronte a questi cambiamenti. Domanda provocatoria: come possiamo assicurare che le infrastrutture e la società siano resilienti di fronte alle sfide poste dalle intelligenze artificiali e in grado di adattarsi al nuovo ordine mondiale? La governance globale delle IA L'espansione delle intelligenze artificiali non conosce confini geografici, e le sfide che pongono sono globali. Pertanto, è fondamentale che le nazioni lavorino insieme per sviluppare norme e regolamenti internazionali che guidino l'uso responsabile delle IA, promuovendo al contempo l'innovazione e la cooperazione. È importante stabilire un dialogo aperto e trasparente tra governi, aziende, ricercatori e cittadini, per garantire che le intelligenze artificiali siano utilizzate per il bene comune e per affrontare le sfide globali, come il cambiamento climatico, la povertà e le disuguaglianze. Domanda provocatoria: come possiamo promuovere una governance globale delle intelligenze artificiali che tenga conto delle diverse prospettive, culture e interessi delle nazioni e delle comunità? Conclusione sull'impatto delle Intelligenze Artificiali sulla società e nel mondo del lavoro L'impatto delle intelligenze artificiali sulla società e sul mondo del lavoro è un tema complesso e affascinante, che solleva molte domande e sfide. Tuttavia, è anche un'opportunità senza precedenti per reinventare il nostro futuro e creare un mondo più giusto, sostenibile e umano. Per affrontare con successo queste sfide, è fondamentale che le persone e le istituzioni lavorino insieme, condividendo conoscenze, risorse e valori. Solo in questo modo potremo garantire che le rivoluzione dell'intelligenza artificiale sia un'opportunità per tutti e non un rischio per pochi. Domanda provocatoria finale: come possiamo unire le forze a livello globale per assicurarci che l'impatto delle intelligenze artificiali sia positivo e inclusivo, contribuendo a creare un futuro migliore per l'umanità e per il pianeta?

L'Intelligenza Artificiale ChatGPT, sviluppata da OpenAI e supportata da Microsoft, è stata bloccata in Italia dal Garante della Privacy, sollevando numerose preoccupazioni. Nonostante gli avvisi della Commissione Europea, Europol e diversi scienziati e imprenditori, come Elon Musk, il Garante italiano della privacy ha deciso di intervenire. In un comunicato ufficiale, il Garante ha imposto la sospensione immediata di ChatGPT fino a quando non sarà conforme alle normative sulla privacy. Questa decisione è stata presa dopo la scoperta di una pubblicazione non autorizzata di dati sensibili degli utenti, causata da un bug in una una libreria open source, successivamente confermato da OpenAI. Perchè ChatGPT è stata vietata in ITALIA ? Le principali criticità individuate dal Garante includono: Mancata informazione agli utenti riguardo ai loro dati raccolti da OpenAI Assenza di una base legale che giustifichi la raccolta e la conservazione massiccia di dati personali per addestrare gli algoritmi Risposte di ChatGPT non sempre accurate, risultando in un trattamento impreciso dei dati personali Mancanza di controlli sull'età degli utenti, nonostante il servizio sia destinato agli utenti di età superiore a 13 anni OpenAI deve rispondere entro 20 giorni, indicando le misure adottate per risolvere queste carenze. La società rischia una multa di 20 milioni di euro o pari al 4% del fatturato globale annuo. Alternativa gratuita a ChatGPT In risposta a questa situazione, è stato creato un chatbot italiano gratuito e open source, che non raccoglie alcun dato personale e offre funzionalità avanzate simili, se non superiori, a quelle di ChatGPT. Questo nuovo chatbot rappresenta un'alternativa sicura e conforme alla privacy per gli utenti italiani, garantendo un servizio di generazione di testo all'avanguardia all'avanguardia senza compromettere la protezione dei dati la protezione dei dati personali. Inizia a chattare con il CHATBOT -> https://rebrand.ly/CHATBOT-IAITALIA IL CHATBOT E' COMPLETAMENTE GRATUITO ! e senza pubblicità ! Inizia a chattare con il CHATBOT -> https://rebrand.ly/CHATBOT-IAITALIA Come interagire con il ChatBOT alternativa a Chat GPT Le intelligenza artificiale generative si basano su dei prompt (il messagio che gli invii) per generare del testo. Quindi più il prompt è specifico migliore sarà la risposta. Ecco alcuni esempi di prompt interessanti e specifici in diversi campi: Domande : "Puoi spiegarmi in modo dettagliato cosa è l'Intelligenza Artificiale usando però termini semplici ?" Traduzioni : "Traduci in italiano la frase: Artificial intelligence is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs." Codice : "Genera il codice Python per fare una regressione lineare usando un datset di sklearn" Istruzioni : "Creami una strategia di marketing per sponsorizzare la mia pizzeria con 200€" Consigli : "Daimmi diversi consigli su come migliorare il mio portfolio da sviluppatore web" Brain Storming : "Genera delle idee per una startup di digital marketing innovativa e non costosa" Immagini : "/img Una foto hd di un panorama invernale visto attraverso una finestra" La decisione del Garante italiano della privacy La decisione del Garante della Privacy italiana ha sollevato un dibattito sulla regolamentazione delle intelligenze artificiali e l'impatto che tali decisioni possono avere sul progresso tecnologico e sull'innovazione. A livello globale, gli esperti del settore stanno discutendo se sia giusto imporre restrizioni così severe a un'innovazione che potrebbe avere un impatto positivo sulla vita delle persone. Tuttavia, proteggere la privacy e la sicurezza dei dati degli utenti deve essere una priorità fondamentale per le aziende che sviluppano e implementano queste tecnologie. Le reazioni ad altre alternative a ChatGPT La comunità online italiana ha accolto con entusiasmo l'alternativa gratuita e open source a ChatGPT, ritenendo che sia un passo avanti verso la protezione dei diritti degli utenti e la promozione di soluzioni tecnologiche rispettose della privacy. Molti utenti hanno elogiato questa nuova piattaforma per le sue funzionalità avanzate e l'assenza di raccolta di dati personali, sottolineando l'importanza di avere opzioni che rispettino le normative sulla privacy e le preferenze degli utenti. Il futuro delle intelligenze artificiali in Italia e in Europa Questa vicenda mette in evidenza l'importanza di un dialogo aperto e costruttivo tra le autorità di regolamentazione, le aziende che sviluppano tecnologie innovative e gli utenti che ne beneficiano. La questione della privacy e della sicurezza dei dati è al centro delle preoccupazioni dei cittadini e delle organizzazioni in Europa, e il caso di ChatGPT in Italia potrebbe essere un segnale che altri paesi potrebbero seguire l'esempio italiano e adottare misure simili. È fondamentale che le aziende tecnologiche lavorino a stretto contatto con i regolatori per garantire che le loro soluzioni rispettino le normative sulla privacy e offrano un servizio sicuro e affidabile agli utenti. Inizia a chattare con il CHATBOT -> https://rebrand.ly/CHATBOT-IAITALIA

🤗Eccitanti notizie per tutti gli appassionati di tecnologia del linguaggio! OpenAI ha appena rilasciato il suo modello più avanzato e potente di sempre: GPT-4. Questo sistema di modelli linguistici è stato progettato per superare tutte le aspettative precedenti, con funzionalità che ne fanno il più grande e sofisticato modello linguistico mai sviluppato da OpenAI. E non è solo un modello di linguaggio: GPT-4 include anche la capacità di visione, il che significa che può interpretare non solo il testo, ma anche le immagini. Sebbene l'accesso a questo modello di punta sia normalmente riservato agli utenti a pagamento di ChatGPT Plus, esistono modi per sfruttare le sue funzionalità avanzate gratuitamente. In questa guida, ti offriamo diversi semplici modi per accedere al potere di GPT-4 senza dover spendere un centesimo. Quindi preparati a scoprire come utilizzare il modello linguistico più avanzato del mondo gratuitamente e senza restrizioni! 🚨 Gentili lettori, vi informiamo che a causa dell'alto numero di visite su questi siti, potrebbe verificarsi una limitazione dell'accesso gratuito. Vi consigliamo quindi di agire prontamente per sfruttare l'opportunità di utilizzare ChatGPT 4 gratuitamente mentre è ancora disponibile. Vi ringraziamo per la comprensione. Come utilizzare Gratis ChatGPT 4 PLUS : In questo articolo, abbiamo menzionato diversi semplici metodi per utilizzare gratuitamente GPT 4 aka ChatGPT PLUS. Questi metodi sono abbastanza semplici e diretti. Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Ora.sh Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Bing Usa ChatGPT 4 gratuitamente su poe Usa ChatGPT 4 gratuitamente su t3nsor.tech Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Nat.dev Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Ora.sh Ora.sh è una piattaforma web che ti consente di farlo attraverso un'interfaccia di chat condivisibile. Ma non solo: ora consente agli utenti di esplorare gratuitamente il modello ChatGPT 4. E la cosa migliore di questo sito web è che non c'è alcun limite di messaggi, e non ci sono code o tempi di attesa. Fondamentalmente, puoi utilizzare ChatGPT 4 gratuitamente senza alcuna limitazione o senza pagare alcun costo. Interessante, vero? Ecco come accedere gratuitamente a ChatGPT 4 su Ora.sh: Apri la pagina web di Ora.sh collegata qui (visita) e accedi tramite Google Sign-in per interagire con il chatbot GPT-4. Fai subito le tue domande a ChatGPT 4. È così facile avere un assaggio del nuovo e potente modello GPT-4 rilasciato da OpenAI. Goditi l'esperienza di utilizzare uno dei modelli di linguaggio naturale più avanzati al mondo, gratuitamente! Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Bing Puoi assaggiare GPT-4 anche su Microsoft Bing Chat, che si è subito messa all'opera dopo il rilascio del modello e ha annunciato che la sua AI, Bing, è già alimentata dal GPT-4 (noto come Prometheus). In realtà, Bing ha alcune funzionalità extra che ChatGPT 4 non ha, come la capacità di generare immagini con un semplice prompt e la capacità di citare le fonti delle informazioni, come abbiamo visto nel nostro confronto tra Bard e Bing. Inoltre, Bing sembra più un'assistente di chat amichevole rispetto a ChatGPT 4. Ecco come puoi usare Bing gratuitamente per accedere a ChatGPT 4: Se stai usando Microsoft Edge, apri bing.com/new e fai clic su "Chat" nell'angolo in alto a sinistra. Se stai usando un altro browser, devi prima installare l'estensione "Bing Chat per tutti i browser". Ciò ti consentirà di utilizzare la chat di Bing basata su GPT-4 su qualsiasi browser web. Ora puoi interagire con la chat di Bing alimentata da GPT-4. Senza limiti di messaggi e senza alcun costo. Usa ChatGPT 4 gratuitamente su POE Poe è un'applicazione di scrittura collaborativa basata sulla tecnologia blockchain che consente agli utenti di creare e pubblicare contenuti in modo decentralizzato. Inoltre, Poe ha anche integrato il modello ChatGPT 4 di OpenAI, offrendo agli utenti la possibilità di interagire con un potente assistente di scrittura alimentato dall'intelligenza artificiale. Con ChatGPT 4 su Poe, gli utenti possono chiedere consigli sulle parole da usare, sulla struttura della frase o addirittura sull'intero paragrafo. Usa POE Usa ChatGPT 4 gratuitamente su T3nsor.tech Il sito web T3nsor.tech offre un'interessante opportunità di utilizzare il modello ChatGPT 4 di OpenAI gratuitamente. L'interfaccia di chat consente agli utenti di porre domande a ChatGPT 4 e di ottenere risposte immediate senza alcuna limitazione. Per utilizzare ChatGPT 4 su T3nsor.tech, basta visitare il sito e cliccare sulla chat in basso a destra per iniziare a chattare con il modello. È un'ottima opportunità per scoprire le funzionalità avanzate del modello GPT-4 e per sperimentare la tecnologia di analisi del linguaggio naturale di T3nsor.tech. Usa GPT 4 gratis su Nat.dev Hai mai desiderato poter confrontare facilmente i modelli di linguaggio naturale offerti dalle aziende di intelligenza artificiale in tutto il mondo? Grazie a Nat Friedman, l'ex CEO di GitHub, questo è ora possibile con uno strumento fantastico che ha sviluppato. Con questo strumento, puoi confrontare facilmente il modello ChatGPT 4 con altri modelli o semplicemente esplorare le sue incredibili funzionalità. Anche se c'è un limite di 10 query al giorno, ciò è più che ragionevole per sperimentare gratuitamente il potere di ChatGPT 4. Per utilizzarlo su Nat.dev, segui questi semplici passaggi: Vai su nat.dev nel tuo browser e registrati per un account gratuito. Dopo aver effettuato l'accesso, modifica il "Modello" nel pannello di destra in "gpt-4". Puoi anche personalizzare altre impostazioni, ma inizialmente mantieni tutto predefinito. Ora sei pronto per porre domande a ChatGPT 4 gratuitamente e ottenere risposte immediate, poiché non c'è coda. Goditi il potere di questo incredibile modello di linguaggio naturale! Usa gratis il modello GPT-4 In breve, con questa guida puoi avere accesso gratuito al potente modello GPT-4 di OpenAI e sperimentare la sua incredibile capacità di generare testo. Anche se è attualmente disponibile solo per gli utenti di ChatGPT Plus, questa guida ti mostrerà come interagire con ChatGPT 4 senza alcun costo aggiuntivo. Non esitare a porci domande o a condividere la tua esperienza nei commenti qui sotto. Siamo qui per aiutarti a esplorare il potenziale dell'IA e fornirti le informazioni necessarie per prendere le tue decisioni informate. 🚨 Gentili lettori, vi informiamo che a causa dell'alto numero di visite su questi siti, potrebbe verificarsi una limitazione dell'accesso gratuito. Vi consigliamo quindi di agire prontamente per sfruttare l'opportunità di utilizzare ChatGPT 4 gratuitamente mentre è ancora disponibile. Vi ringraziamo per la comprensione.

L'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella nostra vita quotidiana, e sta rivoluzionando il modo in cui pensiamo e lavoriamo. Ma fino a che punto l'intelligenza artificiale può essere considerata simile o diversa dall'intelligenza umana? E soprattutto, come possono i due tipi di intelligenza lavorare insieme per risolvere problemi sempre più complessi? Questa è una domanda che sta creando molta confusione e discussione, tanto che in alcuni casi diventa difficile capire quando un testo è scritto da un'Intelligenza Artificiale o da un essere umano. Anche tu, caro lettore, potresti trovarti a leggere articoli scritto da ChatGPT, un AI addestrato per fornire risposte e suggerimenti utili su svariati argomenti, senza nemmeno saperlo. Insieme esploreremo le differenze e le somiglianze tra l'intelligenza artificiale e quella umana, e cercheremo di capire come possiamo sfruttare al meglio entrambe le forme di intelligenza per affrontare le sfide del futuro. Inizia a leggere con attenzione, e scoprirai come l'intelligenza artificiale e l'intelligenza umana possono collaborare per raggiungere obiettivi sempre più ambiziosi. Definizione di intelligenza Per poter confrontare l'intelligenza artificiale e l'intelligenza umana, dobbiamo prima capire cosa intendiamo per "intelligenza". Spesso, infatti, ci riferiamo all'intelligenza in modo troppo generico e poco preciso. Ad esempio, se proviamo a valutare le capacità di un pesce per la sua abilità di arrampicarsi sugli alberi, ovviamente non varrà molto. In altre parole, dobbiamo considerare l'intelligenza in base al contesto e al tipo di attività che dobbiamo affrontare. L'intelligenza è una capacità complessa e difficile da definire in modo univoco. Mentre per alcune persone l'intelligenza è rappresentata dalle abilità matematiche o linguistiche, per altre può essere la capacità di comprendere situazioni complesse e risolverle in modo efficiente. Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale può essere definita come la capacità di un sistema di elaborare informazioni e di utilizzarle per raggiungere obiettivi specifici. Tuttavia, la definizione di intelligenza artificiale non può essere considerata una semplice estensione della definizione di intelligenza umana, poiché le due forme di intelligenza si basano su principi e meccanismi diversi. L'intelligenza umana è complessa e multifaceted, e include la capacità di apprendere, ragionare, risolvere problemi, comprendere le emozioni, comunicare e altro ancora. D'altra parte, l'intelligenza artificiale si basa su algoritmi e modelli matematici, e si concentra sulla capacità di elaborare grandi quantità di dati e di effettuare calcoli rapidi ed efficienti. Ma fino a che punto queste due forme di intelligenza possono essere confrontate tra loro? E come possiamo utilizzarle in modo complementare per affrontare le sfide del mondo moderno? Per quanto riguarda l'intelligenza umana, alcuni studiosi sostengono che essa non possa essere ridotta ad un unico parametro o indice. In altre parole, l'intelligenza umana è un concetto complesso che comprende diverse dimensioni, come l'intelligenza verbale, spaziale, logica, creativa e interpersonale. Questa complessità rende difficile confrontare l'intelligenza umana con quella artificiale, che si basa su algoritmi matematici e modelli di apprendimento automatico. Tuttavia, anche l'intelligenza artificiale ha diverse forme e applicazioni, come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, la visione artificiale, il riconoscimento del linguaggio naturale e altro ancora. Queste forme di intelligenza artificiale possono essere utilizzate in diversi campi, come la medicina, l'industria, l'agricoltura, la finanza e la ricerca scientifica. Ma come possiamo sfruttare al meglio le potenzialità dell'intelligenza artificiale senza trascurare l'importanza dell'intelligenza umana, che include la capacità di pensare in modo critico, di innovare e di adattarsi ai cambiamenti? Queste sono alcune delle domande che dobbiamo porci per comprendere meglio il rapporto tra l'intelligenza artificiale e quella umana. Differenze tra intelligenza artificiale e intelligenza umana Esistono numerose differenze tra l'intelligenza artificiale e quella umana, che dipendono dalla natura, dal funzionamento e dalle capacità di apprendimento dei due sistemi. Una delle differenze principali è rappresentata dalla flessibilità: mentre l'intelligenza artificiale è in grado di elaborare informazioni in modo rapido e preciso, non è altrettanto flessibile e adattabile come l'intelligenza umana. L'intelligenza umana, infatti, è in grado di comprendere l'ambiente in cui si trova e di adattarsi ai cambiamenti in modo efficace, grazie alla sua capacità di apprendimento continuo e di adattamento alle nuove situazioni. Inoltre, un'altra differenza rilevante tra i due tipi di intelligenza riguarda la creatività. L'intelligenza umana è in grado di produrre soluzioni creative e originali, anche in situazioni complesse e impreviste, grazie alla sua capacità di pensiero divergente e di associazione di idee. Al contrario, l'intelligenza artificiale ha difficoltà a produrre soluzioni creative e originali al di fuori dei parametri prestabiliti dal programma. Infine, la capacità di apprendimento è un'altra differenza significativa tra l'intelligenza artificiale e quella umana. Mentre l'intelligenza artificiale è in grado di apprendere in modo molto rapido e preciso da un grande volume di dati, l'intelligenza umana è in grado di apprendere in modo più complesso e articolato, integrando nuove informazioni con le conoscenze e le esperienze pregresse. Per rendere più immediata e comprensibile la comparazione tra l'intelligenza artificiale e quella umana, ecco una tabella riassuntiva: In sintesi, queste sono solo alcune delle principali differenze tra l'intelligenza artificiale e quella umana. Oltre a queste, ci sono numerose altre differenze che dipendono dal contesto di utilizzo e dagli obiettivi specifici del sistema. Tuttavia, è importante sottolineare che queste due forme di intelligenza possono anche collaborare e interagire tra loro, permettendo di risolvere problemi complessi e di raggiungere obiettivi altrimenti irraggiungibili. RICORDIAMOCI CHE COME TUTTE LE TECNOLOGIE AL MOMENTO L'I.A. E' UNO STRUMENTO CREATO DALL'UOMO PER L'UOMO Somiglianze tra intelligenza artificiale e intelligenza umana Le somiglianze tra l'intelligenza artificiale e quella umana sono evidenti. Entrambe sono in grado di apprendere dagli errori e di generalizzare una volta imparato un task. Infatti, molte delle tecniche utilizzate dall'intelligenza artificiale, come le reti neurali, sono ispirate dal funzionamento del cervello umano. Inoltre, sia le IA che gli esseri umani sono in grado di elaborare grandi quantità di informazioni in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, va tenuto presente che l'IA è in grado di apprendere e generalizzare molto più rapidamente rispetto all'uomo, grazie alla sua capacità di elaborare grandi quantità di dati in tempi molto brevi. Lavorare insieme: L'intelligenza artificiale e quella umana possono collaborare per risolvere problemi complessi in molti campi. Ad esempio, nell'ambito della medicina, l'IA può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati medici e identificare diagnosi più precise e tempestive. Tuttavia, l'intelligenza umana è ancora indispensabile per interpretare i risultati dell'IA e prendere decisioni importanti in base a essi. Nell'ingegneria, l'IA può essere utilizzata per progettare e ottimizzare i processi produttivi, ma sono ancora gli ingegneri umani a decidere come mettere in pratica le soluzioni proposte dall'IA. Anche nell'arte, l'IA può essere utilizzata per creare opere d'arte, ma il gusto e la percezione estetica umana sono ancora indispensabili per giudicare e apprezzare queste opere. In sintesi, l'intelligenza artificiale e quella umana possono lavorare insieme per ottenere risultati migliori di quelli che potrebbero ottenere separatamente. Implicazioni sociali ed etiche: Il confronto tra l'intelligenza artificiale e quella umana solleva importanti questioni sociali ed etiche. Ad esempio, l'IA potrebbe creare disuguaglianza se solo alcune persone o organizzazioni possono permettersi di utilizzare le tecnologie più avanzate, mentre altri restano indietro. Inoltre, l'IA potrebbe discriminare le persone se si basa su dati sbagliati o pregiudizi impliciti. E' importante considerare la questione della responsabilità: se un sistema basato sull'IA causa danni, chi è responsabile di questi danni? L'AI stessa, gli sviluppatori, i proprietari, o qualcun altro? Queste sono solo alcune delle questioni sociali ed etiche che dovrebbero essere considerate nel confronto tra l'intelligenza artificiale e quella umana. Conclusioni In conclusione, il confronto tra l'intelligenza artificiale e quella umana è un tema affascinante e complesso. Mentre l'IA ha dimostrato di essere in grado di compiere compiti specifici in modo più efficiente rispetto all'uomo, ci sono ancora molte cose che l'intelligenza umana può fare meglio dell'IA. Inoltre, la collaborazione tra l'IA e l'uomo può portare a risultati migliori di quelli che potrebbero essere ottenuti separatamente. Tuttavia, è importante tenere in considerazione le questioni sociali ed etiche sollevate dal confronto tra l'IA e l'uomo. È fondamentale sviluppare tecnologie che siano equamente accessibili e che rispettino i diritti e la dignità umana.

L'Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con il mondo digitale, e con la guida di questo articolo, chiunque potrà creare il proprio chatbot personalizzato utilizzando le API di ChatGPT. Immagina di poter offrire ai tuoi utenti un'esperienza di conversazione di alto livello, in grado di rispondere alle loro domande in modo rapido ed efficace, proprio come farebbe un assistente virtuale di ultima generazione. Con l'API di ChatGPT, potrai farlo senza alcuna difficoltà. In questa guida, ti mostreremo passo per passo come creare il tuo chatbot personalizzato, utilizzando Python e le API di OpenAI. Ti guideremo attraverso l'installazione delle API e la configurazione del tuo ambiente di sviluppo, fino alla creazione di un chatbot funzionante in modo simile a ChatGPT. Con la nostra guida, sarai in grado di creare un'esperienza di conversazione altamente personalizzata e di fornire un servizio eccezionale ai tuoi utenti. Non importa se sei un programmatore esperto o un principiante, questa guida ti fornirà tutte le informazioni necessarie per creare il tuo chatbot personalizzato in modo semplice e veloce. Preparati a entrare nel mondo dell'Intelligenza Artificiale e a offrire ai tuoi utenti un'esperienza di conversazione straordinaria. Scopri come creare il tuo chatbot personalizzato utilizzando le API di ChatGPT, seguendo la nostra guida dettagliata e accurata. Per i meno esperti facciamo un piccolo passo indietro. Cosa sono le API? Le API sono strumenti incredibilmente potenti che consentono ai programmatori di integrare funzionalità complesse in qualsiasi applicazione, sito web o dispositivo. In sostanza, le API sono come i camerieri in un ristorante - intermediari tra la cucina e i clienti. Immagina di essere in un ristorante e di ordinare un piatto. Il tuo ordine viene trasmesso alla cucina attraverso il cameriere, che agisce come intermediario. La cucina prepara il tuo piatto, che viene quindi consegnato dal cameriere sul tuo tavolo. In questo scenario, il cameriere è l'API che consente alla cucina di comunicare con te, il cliente, senza che tu debba entrare in contatto diretto con la cucina. Nel mondo digitale, le API fungono da intermediari tra le applicazioni e i servizi. Perchè le API di CHatGPT e GPT-4 sono così una rivoluzione ? Collegandoci all'esempio del cliente, camerire e cucina, possiamo immaginare che OpenAI sia la cucina che mette a disposizione i propri modelli di intelligenza artificiale. Utilizzando le API di ChatGPT, noi clienti possiamo interagire con questi modelli in modo semplice e veloce. Immagina di voler creare un assistente virtuale per il tuo sito web o la tua app. Senza le API, dovresti sviluppare un modello di intelligenza artificiale da zero, impegnandoti in mesi di lavoro e utilizzando risorse significative. Tuttavia, utilizzando le API di ChatGPT, puoi accedere ai potenti modelli di OpenAI con facilità. In pratica, OpenAI è la cucina che mette a disposizione i propri piatti prelibati, mentre le API sono i camerieri che portano i piatti direttamente ai tuoi clienti. In questo modo, puoi offrire un'esperienza di conversazione altamente personalizzata ai tuoi utenti, migliorando l'esperienza complessiva del cliente e distinguendoti dalla concorrenza. Inoltre, utilizzando le API di ChatGPT, puoi risparmiare tempo e risorse, poiché come già detto non devi creare un modello di intelligenza artificiale da zero. Quanto costano le API di chatGPT e GPT-4 ? OpenAI offre diversi modelli di Intelligenza Artificiale, ognuno con diverse capacità e prezzi. Le API sono disponibili per l'uso di questi modelli e sono calcolate per ogni 1.000 "tokens", che rappresentano frammenti di parole e frasi. Ad esempio, 1.000 tokens corrispondono circa a 750 parole. GPT-4 è un modello con una vasta conoscenza generale e competenza in diversi domini. Grazie alla sua capacità di comprendere e seguire istruzioni complesse in linguaggio naturale, è in grado di risolvere difficili problemi con precisione. Ci sono due diverse opzioni di modello: 8K context e 32K context, con prezzi rispettivamente di $0.03/1K tokens e $0.06/1K tokens per la prompt completion. Per quanto riguarda i modelli ChatGPT, questi sono ottimizzati per il dialogo e la conversazione con gli utenti. In particolare, il modello gpt-3.5-turbo ha un'ottima performance ed è comparabile all'Instruct Davinci. Il prezzo è molto contenuto, a soli $0.002 per 1.000 tokens. I modelli InstructGPT, invece, sono ottimizzati per seguire istruzioni a singolo turno. Ada è il modello più veloce, mentre Davinci è il più potente. Babbage e Curie sono invece intermedie. I prezzi sono: Ada a $0.0004/1K tokens Babbage a $0.0005/1K tokens Curie a $0.0020/1K tokens Davinci a $0.0200/1K tokens. I prezzi delle API di OpenAI sono competitivi rispetto ad altri servizi di Intelligenza Artificiale e sono ben proporzionati alla potenza dei modelli. Per maggiori informazioni sui prezzi, è possibile consultare il sito ufficiale di OpenAI: https://openai.com/pricing. Esempi di utilizzo delle API di chatGPT e GPT-4 Ecco 10 esempi di possibili integrazioni di API di intelligenza artificiale in diverse attività commerciali: Ristorazione: integrare un chatbot di prenotazione per rispondere alle richieste dei clienti e gestire le prenotazioni, riducendo il lavoro manuale del personale. Assistenza sanitaria: utilizzare l'analisi del linguaggio naturale per monitorare la salute mentale dei pazienti e identificare eventuali segni di depressione o ansia. E-commerce: implementare un chatbot di assistenza clienti che possa fornire risposte rapide e precise alle domande frequenti degli utenti. Educazione: sviluppare un assistente virtuale in grado di rispondere alle domande degli studenti e guidarli nella comprensione dei concetti chiave. Turismo: creare un assistente virtuale che possa aiutare i viaggiatori a pianificare il loro itinerario e fornire informazioni sulle attrazioni turistiche locali. Marketing: utilizzare l'analisi dei dati per creare pubblicità mirate e personalizzate che raggiungano il pubblico giusto al momento giusto. Automazione industriale: integrare l'apprendimento automatico per migliorare la precisione e l'efficienza dei processi di produzione. Gestione delle risorse umane: utilizzare l'analisi del linguaggio naturale per identificare le abilità e le esperienze dei candidati e facilitare il processo di selezione del personale. Settore immobiliare: creare un assistente virtuale che possa aiutare i potenziali acquirenti a trovare la proprietà giusta e fornire informazioni sulle proprietà disponibili. Assistenza alla clientela: utilizzare il riconoscimento del linguaggio naturale per monitorare le conversazioni dei clienti e fornire un servizio di assistenza personalizzato e rapido. Spero che questi esempi possano fornirti alcune idee su come le API di intelligenza artificiale possono essere integrate in modo utile in diverse attività commerciali. Creare un CHatBot con Python e le APi di CHATGPT Prima di iniziare, è necessario installare la libreria OpenAI e disporre di una chiave API. Ma non preoccuparti, l'intera procedura è molto semplice e veloce! La libreria OpenAI, rilasciata sotto licenza Open Source, include tutti i metodi necessari per l'interazione con le API ed è disponibile gratuitamente sul repository dedicato su GitHub. Per installarla, basta avere il package manager pip per Python e digitare da terminale l'istruzione: pip3 install openai Inoltre, è importante che tu disponga di una chiave API valida per accedere ai servizi di OpenAI. Una volta ottenuta la chiave, è possibile inizializzare l'API di OpenAI nel tuo codice Python utilizzando il seguente comando: openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx" Per ottenere una chiave API da OpenAI, il primo passo è accedere al proprio account. Se non si è ancora registrati, è possibile farlo visitando questa pagina e inserendo l'indirizzo email che si desidera utilizzare come nome utente, insieme ad una password per l'autenticazione. Una volta creato l'account e effettuato il login, si avrà accesso ad un'area personale dalla quale sarà possibile generare e gestire le chiavi API. Per generare una nuova chiave API, è necessario cliccare sulla voce di menu "Personal" (che può essere rinominata con il nome della propria organizzazione) e selezionare la voce "View API keys". Ora che hai installato la libreria OpenAI e disponi della chiave API, puoi finalmente passare alla realizzazione del tuo chatbot! La prima cosa da fare è importare la libreria OpenAI nel tuo codice Python: import openai Una volta importata la libreria OpenAI, è possibile selezionare uno dei modelli messi a disposizione da OpenAI. Ad esempio, il modello Davinci, che rappresenta attualmente uno dei modelli più avanzati e performanti. Per selezionare questo modello, è necessario utilizzare il parametro "engine" e specificare il modello desiderato, come ad esempio la versione text-davinci-3. Ma noi vogliamo usare il motore di CHatGPT ! engine = "gpt-3.5-turbo" Oltre al parametro "engine", è possibile specificare altri tre parametri: "prompt": questo parametro specifica il tipo di input atteso dal chatbot, ovvero una stringa testuale, che rappresenta una richiesta espressa in linguaggio naturale. "temperature": questo parametro attiene al tipo di risposta che si desidera ottenere dal chatbot. Sono consentiti valori compresi tra 0 e 1. Più il valore tende a 0, maggiore è la possibilità di ricevere output strutturati, mentre se il valore tende ad 1, le risposte tendono ad essere più creative e "fuori dagli schemi". "max_tokens": questo parametro determina il numero massimo di token che possono essere generati in output. Ad un valore elevato corrispondono in genere risposte più articolate ma ciò può determinare costi più elevati per l'utilizzo dell'API. Una volta valorizzati i parametri, è possibile raccoglierli all'interno di una funzione, come ad esempio la funzione "chatBot()", che avrà il compito di elaborare la richiesta dell'utente e restituire la risposta del chatbot. Di seguito riportiamo un esempio di codice Python per la creazione di una funzione chatBot() che utilizza il modello text-davinci-003: import openai openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx" engine = "gpt-3.5-turbo" def chatBot(prompt): response = openai.Completion.create( engine=engine, prompt=prompt, temperature=0.5, max_tokens=1024 ) return response.choices[0].text def main(): while True:print('Chiedimi quello che vuoi:\n') domanda = input() chatBot(domanda) print('\n') main() Nel codice sopra riportato, abbiamo definito la funzione chatBot() che riceve come parametro una stringa testuale rappresentante la richiesta dell'utente. All'interno della funzione, abbiamo utilizzato il metodo Completion.create() della libreria OpenAI per elaborare la richiesta e generare la risposta del chatbot. Nella chiamata del metodo Completion.create(), abbiamo specificato il parametro "engine" con il valore "gpt-3.5-turbo" per utilizzare il modello uguale a chatGPT. Abbiamo inoltre specificato il parametro "prompt" con la stringa rappresentante la richiesta dell'utente e i parametri "temperature" e "max_tokens" con i valori 0.5 e 1024 rispettivamente. Infine, abbiamo restituito la risposta del chatbot, ottenuta tramite il metodo response.choices[0].text. Questa è solo una base di partenza per la creazione di un chatbot. È possibile implementare ulteriori funzionalità, come la gestione degli errori e l'interazione con un database, per rendere il chatbot più robusto e performante. CHATGPT API , creaiamo un semplice assistente con AI per una pizzeria ecco un esempio di chatbot per una pizzeria: import openai # Inizializzazione della chiave API di OpenAI openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # Selezione del modello "text-davinci-003" engine = "gpt-3.5-turbo" # Definizione della funzione chatBot() def chatBot(prompt): # Definizione dei parametri temperature = 0.5 max_tokens = 50 # Composizione del prompt completo full_prompt = "Sei l'assistente virtuale della pizzeria Bella Napoli! La pizzeria bella Napoli ha nel: pizza margherita, pizza marinara, pizza ai quattro formaggi, pizza capricciosa. Rispondi in modo cordiale e gentile alla domanda dell'utente, fingendo di essere assistente virtuale della pizzeria Bella Napoli! Se la richiesta dell'utente non riguarda la pizzeria Bella Napoli o il menù o le intolleranze delle pizze rispondi 'Questa richiesta non credo di poterla gestire io sono solo un chatbot, chiama il personale' : \n\nUtente: " + prompt # Chiamata all'API di OpenAI per generare la risposta response = openai.Completion.create(engine=engine, prompt=full_prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens) # Restituzione della risposta generata dall'API di OpenAI return response.choices[0].text.strip() # Esecuzione della conversazione con l'utente print("Ciao! Sono il chatbot della pizzeria Bella Napoli. Chiedimi pure quello che vuoi, per uscire scrivi 'exit' o chiama la cameriera.") while True: # Lettura dell'input dell'utente user_input = input("> ") # Controllo se l'utente vuole uscire o chiamare la cameriera if user_input.lower() == "exit": print("Grazie per aver parlato con me! A presto!") break elif "cameriera" in user_input.lower(): print("Personale: Arrivo subito!") #ContattaPersonale(numero-Tavolo) else: # Chiamata alla funzione chatBot() per generare la risposta response = chatBot(user_input) # Controllo se la risposta contiene la stringa di errore if "Questa richiesta non credo di poterla gestire io sono solo un chatbot, chiama il personale" in response: print(response) continue # Stampa della risposta generata print("Bot: " + response) In questo esempio, il chatbot è stato programmato per rispondere alle domande degli utenti sulla pizzeria Bella Napoli. Il prompt completo include una breve descrizione della pizzeria e del menu disponibile. L'utente può fare domande libere al chatbot fino a quando non scrive "exit" per terminare la conversazione o "cameriera" per chiamare il personale della pizzeria. Se l'utente fa domande fuori contesto o troppo complesse, il chatbot risponderà con il messaggio "Questa richiesta non credo di poterla gestire io sono solo un chatbot, chiama il personale". Conclusione su ChatGPT e GPT-4 API In conclusione, l'utilizzo delle API fornite da OpenAI per interagire con il modello generativo GPT rappresenta un potente strumento per gli sviluppatori che desiderano creare applicazioni innovative e sempre più sofisticate. Come dimostrato in questa lezione, la creazione di un chatbot in Python può essere facilmente realizzata grazie all'utilizzo di queste API, ma il potenziale di queste tecnologie si estende ben oltre questo semplice caso d'uso. Grazie alla continua evoluzione di GPT e delle API di OpenAI, è possibile affrontare sempre più task articolati e sfide complesse, aprendo nuove possibilità e orizzonti per il mondo dell'intelligenza artificiale e dell'automazione.

La popolarità del linguaggio di programmazione Python è dovuta, almeno in parte, alla versatilità che offre. Oltre al vasto numero di casi d'uso nello sviluppo web e di app, Python fornisce gli strumenti per costruire e implementare qualsiasi tipo di modello scientifico o matematico, indipendentemente dall'origine o dal tipo di dati. Questa versatilità è resa possibile dall'ampia libreria standard che offre una gamma di servizi intesi a migliorare la funzionalità e la portabilità del linguaggio. Per applicazioni più specifiche, Python Package Index (PyPI) fornisce pacchetti aggiuntivi che estendono le capacità di Python per soddisfare le esigenze di ciascun dominio. Per questi motivi, Python ha dimostrato di essere uno strumento formidabile nello sviluppo di nuove tecnologie finanziarie. Dall'analisi dei numeri grezzi alla creazione di interfacce utente grafiche (GUI) esteticamente gradevoli ma intuitive, esiste una miriade di pacchetti per aiutare gli utenti a creare i propri modelli finanziari. In questo articolo, metterò in evidenza i miei 10 migliori pacchetti per la finanza e la modellazione finanziaria con alcuni esempi di base. Le migliori librerie Python Per La Finanza Il campo delle tecnologie finanziarie è vasto e comprende di tutto, dalle assicurazioni, prestiti e trading, all'e-banking e altri servizi di pagamento. Questo articolo si concentra su applicazioni specifiche per la finanza quantitativa, che richiedono attività di programmazione come l'importazione e la trasformazione dei dati, le serie temporali e l'analisi dei rischi, il trading e il backtesting, l'integrazione con Excel e la visualizzazione dei dati. Iniziamo # 1 NumPy Alla base, tutti i modelli finanziari si basano su numeri masticabili. I primi pochi pacchetti che ho nell'elenco forniscono il framework per farlo. Il primo è NumPy. NumPy è il pacchetto più essenziale per il calcolo scientifico e matematico in Python. Non solo introduce array e matrici n-dimensionali in Python, ma contiene anche alcune funzioni matematiche di base per manipolare queste strutture di dati. La maggior parte dei pacchetti Python di livello superiore per la finanza menzionati più avanti in questo elenco dipendono da NumPy. Ad esempio, per creare due matrici complesse 2×2 e stampare la somma: import numpy as np a = np.array([[1+2j, 2+1j], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6+6j], [7, 8+4j]]) print(a+b) Produzione: [[6.+2.j 8.+7.j] [10.+0.j 12.+4.j]] E per prendere il complesso coniugato di uno di loro: np.conj(a) Ulteriori informazioni su come viene utilizzato NumPy sono disponibili qui. # 2 SciPy Il pacchetto NumPy fornisce strutture matematiche di base per la manipolazione e l'archiviazione dei dati. Ma per costruire modelli sofisticati basati su questi dati, è necessario un deposito di strumenti e operazioni statistici più avanzati. Entra in gioco SciPy . Questo pacchetto fornisce funzioni e algoritmi fondamentali per i calcoli scientifici avanzati necessari per costruire qualsiasi modello statistico. Questi includono algoritmi per l'interpolazione, l'ottimizzazione, il clustering, la trasformazione e l'integrazione dei dati. Queste operazioni sono essenziali quando si esegue qualsiasi tipo di analisi dei dati o si costruisce qualsiasi tipo di modello predittivo. Per dimostrare l'interpolazione, utilizzo prima NumPy per creare alcuni punti dati con una funzione arbitraria, quindi confronto diversi metodi di interpolazione: from scipy.interpolate import interp1d import pylab x = np.linspace(0, 5, 10) y = np.exp(x) / np.cos(np.pi * x) f_nearest = interp1d(x, y, kind='nearest') f_linear = interp1d(x, y) f_cubic = interp1d(x, y, kind='cubic') x2 = np.linspace(0, 5, 100) pylab.plot(x, y, 'o', label='data points') pylab.plot(x2, f_nearest(x2), label='nearest') pylab.plot(x2, f_linear(x2), label='linear') pylab.plot(x2, f_cubic(x2), label='cubic') pylab.legend() pylab.show() # 3 Pandas NumPy e SciPy gettano le basi matematiche. Il pacchetto pandas , invece, stabilisce una struttura dati intuitiva e di facile utilizzo, un DataFrame, specificamente progettato per l'analisi e la costruzione di modelli. Si basa sugli array introdotti da NumPy ed è ottimizzato per dati tabulari, multidimensionali ed eterogenei. Le manipolazioni più comuni, come groupby, unione, unione o riempimento, sostituzione e assegnazione di valori nulli, possono essere eseguite in una singola riga. Inoltre, il pacchetto fornisce funzioni per l'importazione di dati da una varietà di formati standard e altri per il tracciamento rapido, il recupero di statistiche di base o l'output di dati. Per creare un DataFrame: import pandas as pd df_1 = pd.DataFrame({'col1': [1,2], 'col2': [3,4]}) E per concatenare due dataframe insieme: df_2 = pd.DataFrame({'col3': [5,6], 'col4': [7,8]}) df = pd.concat([df_1,df_2], asse = 1) Output: col1 col2 col3 col4 0 1 3 5 7 1 2 4 6 8 Per eseguire una semplice operazione di filtraggio, estraendo la riga che soddisfa la condizione logica: df[df.col3 == 5] Ulteriori esempi possono essere trovati nella documentazione qui . # 4 statsmodels SciPy fornisce una libreria di strumenti statistici che consentono agli utenti di costruire un modello e panda lo rende facile da implementare. Il pacchetto statsmodels si basa su questi pacchetti implementando test più avanzati di diversi modelli statistici. Per ogni modello è disponibile un ampio elenco di statistiche e diagnostica dei risultati per ogni stimatore, con l'obiettivo di fornire all'utente un quadro completo delle prestazioni del modello. I risultati vengono confrontati con i pacchetti statistici esistenti per garantire che siano corretti. Ad esempio, importo un set di dati integrato: import numpy as np import statsmodels.api as sm rand_data = sm.datasets.randhie.load(as_pandas=False) rand_exog = rand_data.exog.view(float).reshape(len(rand_data.exog), -1) rand_exog = sm.add_constant(rand_exog, prepend=False) E per adattare il set di dati con un modello di Poisson: poisson_mod = sm.Poisson(rand_data.endog, rand_exog) poisson_res = poisson_mod.fit(method="newton") print(poisson_res.summary()) L'output dovrebbe essere simile a questo: Maggiori informazioni possono essere trovate qui . #5 Quandl Finora i pacchetti che ho elencato sono imparziali rispetto al tipo di dato considerato. Naturalmente, quando si considerano i modelli finanziari, abbiamo bisogno di dati finanziari. È qui che Quandl viene in soccorso. Il modulo Quandl Python offre agli utenti l'accesso alla vasta raccolta di dati economici, finanziari e di mercato raccolti da banche centrali, governi, organizzazioni multinazionali e molte altre fonti. La maggior parte dei set di dati non elaborati è accessibile gratuitamente al momento della registrazione (è necessaria una chiave API), con set di dati più avanzati e approfonditi disponibili a pagamento. La documentazione del pacchetto può essere trovata qui . # 6 Zipline Zipline è un pacchetto che unisce le statistiche, le strutture dei dati e le fonti di dati. È una formidabile libreria di trading algoritmico per Python, evidente dal fatto che alimenta Quantopian, una piattaforma gratuita per la creazione e l'esecuzione di strategie di trading. I dati di Quandl vengono facilmente importati e gli algoritmi personalizzati sono facilmente progettati, testati e implementati. Ciò include il backtesting degli algoritmi e il trading dal vivo. Un algoritmo di base è simile a questo: from zipline.api import order, record, symbol def initialize(context): passdef handle_data(context, data): order(symbol('AAPL'), 10) record(AAPL=data.current(symbol('AAPL'), 'price')) Importiamo le funzioni order, record e symbol da zipline, per costruire un algoritmo che registra il prezzo delle azioni di Apple. Per altri esempi di algoritmi, consulta la documentazione . #7 Pyfolio Dopo aver progettato e testato un algoritmo in zipline, il pacchetto pyfolio fornisce un modo semplice per generare un riscontro contenente le statistiche sulle prestazioni. Queste statistiche includono rendimenti annuali/mensili, quantili di rendimento, rapporti rolling beta/Sharpe, rotazione del portafoglio e altro ancora. Per generare un riscontro di pubblicazione campione su un singolo supporto: import pyfolio as pf stock_rets = pf.utils.get_symbol_rets('FB') pf.create_returns_tear_sheet(stock_rets, live_start_date='2015-12-1') L'output sarà una serie di tabelle e grafici contenenti le metriche delle prestazioni. La documentazione ha alcuni altri esempi che vanno più in dettaglio. #8 TA-Lib I prossimi due pacchetti sono alternative all'utilizzo di zipline e pyfolio. La prima è la Technical Analysis Library, o TA-Lib in breve. Il progetto è scritto in C++, ma esiste un wrapper per Python . Come zipline, TA-Lib fornisce strumenti finanziari comuni come studi di sovrapposizione, indicatori di momentum, indicatori di volume, indicatori di volatilità, trasformazioni di prezzo, indicatori di ciclo, riconoscimento di modelli e funzioni statistiche pure. Ecco un esempio di codice Python che utilizza la libreria TA-Lib per calcolare e visualizzare l'indice di forza relativa (RSI) di un'azione: import talib import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # leggi i dati storici di un'azione utilizzando yfinance ticker = 'AAPL' data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2022-03-22') # calcola l'indice di forza relativa (RSI) utilizzando TA-Lib rsi = talib.RSI(data['Close']) # disegna un grafico a linee dell'RSI plt.plot(data.index, rsi) plt.title(f'Indice di forza relativa (RSI) di {ticker}') plt.xlabel('Data') plt.ylabel('RSI') plt.show() In questo esempio, si importa la libreria TA-Lib, la libreria yfinance per leggere i dati storici di un'azione e la libreria Matplotlib per disegnare un grafico a linee dell'RSI. Si leggono i dati storici di un'azione utilizzando yfinance, e si calcola l'RSI utilizzando la funzione RSI() di TA-Lib. Un elenco completo delle funzionalità è disponibile qui . #9 QuantLib La seconda alternativa a zipline e pyfolio è QuantLib. Simile a TA-Lib, QuantLib è scritto in C++ e quindi esportato in Python. Il progetto QuantLib mira a creare una libreria open source gratuita per la modellazione, il trading e la gestione del rischio. Il pacchetto contiene strumenti per progettare e implementare algoritmi avanzati che includono funzionalità come convenzioni di mercato, modelli di curve di rendimento, risolutori, PDE, Monte Carlo e altri. Il progetto esiste da quasi 20 anni e c'è un'ampia documentazione . #10 Matplotlib I suddetti pacchetti Python per la finanza stabiliscono fonti di dati finanziari, strutture di dati ottimali per dati finanziari, nonché modelli statistici e meccanismi di valutazione. Ma nessuno fornisce uno degli strumenti Python più importanti per la modellazione finanziaria: la visualizzazione dei dati (tutte le visualizzazioni in questo articolo sono fornite da matplotlib ). La visualizzazione non è importante solo per comprendere le tendenze all'interno dei dati finanziari, ma anche per trasmettere approfondimenti al personale non tecnico. Esistono più di pochi pacchetti di visualizzazione dei dati all'interno di Python, ciascuno con aspetti positivi e negativi (vedere il mio articolo qui ), ma il più semplice da implementare per la modellazione finanziaria è matplotlib. Ciò è dovuto principalmente al fatto che molti dei pacchetti in questo elenco si basano già su matplotlib. Inoltre, la documentazione è abbondante e la sintassi semplice e diretta. Esempio : import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # leggi i dati finanziari da un file CSV data = pd.read_csv('dati_finanziari.csv') # crea un grafico a linee con i dati finanziari plt.plot(data['anno'], data['ricavi'], label='Ricavi') plt.plot(data['anno'], data['utile_netto'], label='Utile netto') # aggiungi un titolo al grafico e una legenda plt.title('Dati finanziari di un\'azienda') plt.xlabel('Anno') plt.ylabel('Valore') plt.legend() # mostra il grafico plt.show() Conclusione sulle migliori libreire python per la finanza In questo articolo si è analizzata la popolarità del linguaggio di programmazione Python, attribuendola in parte alla versatilità che offre. Oltre alla vasta gamma di casi d'uso nello sviluppo web e di app, Python fornisce gli strumenti per la costruzione e l'implementazione di qualsiasi tipo di modello scientifico o matematico, indipendentemente dall'origine o dal tipo di dati. Questa versatilità è resa possibile dall'ampia libreria standard che offre una serie di funzioni volte a migliorare la funzionalità e la portabilità del linguaggio. Per applicazioni più specifiche, l'indice del pacchetto Python (PyPI) fornisce pacchetti aggiuntivi che estendono le capacità di Python per soddisfare le esigenze di ogni dominio. Queste caratteristiche hanno reso Python uno strumento formidabile nello sviluppo di nuove tecnologie finanziarie. Dalla gestione di numeri grezzi alla creazione di interfacce utente grafiche (GUI) esteticamente piacevoli ma intuitive, esistono numerose librerie per aiutare gli utenti a costruire i propri modelli finanziari. In questo articolo sono stati evidenziati i 10 migliori pacchetti per la finanza e la modellizzazione finanziaria, con alcuni esempi di base.

Benvenuto nell'entusiasmante mondo dei Large Language Models (LLM)! 🚀 Gli LLM sono modelli di intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi di deep learning per elaborare e comprendere il linguaggio naturale. Sono un elemento fondamentale del deep learning e vengono addestrati su enormi quantità di dati di testo per apprendere i modelli e le relazioni delle entità nella lingua. E non è tutto: gli LLM sono in grado di eseguire molti tipi di attività linguistiche! 🤖 Possono tradurre lingue, analizzare sentimenti, generare conversazioni con i chatbot e molto altro ancora. Ma non finisce qui: grazie alla loro capacità di comprendere dati testuali complessi, possono identificare entità e relazioni tra di essi, generare nuovo testo coerente e grammaticalmente accurato, e molto altro ancora. Insomma, se vuoi saperne di più sui Large Language Models, questo è l'articolo che fa per te! 💻 Indice introduzione ai Large Language Models Architettura generale Esempi di LLM Modelli di linguaggi di grandi dimensioni open source Fioritura Architettura API Hugging Face Esempio python 1 – Completamento frase Esempio python 2 – Domanda Risposte Esempio python 3 – Riepilogo Implicazioni future degli LLM Conclusione Architettura generale dei Large Language Models L'architettura dei Large Language Models (LLM) è costituita da diversi livelli di reti neurali che lavorano insieme per elaborare il testo di input e generare previsioni di output. Ecco le parti più importanti dell'architettura degli LLM in grassetto e con l'uso delle liste: Il livello di incorporamento: questo livello converte ogni parola nel testo di input in una rappresentazione vettoriale ad alta dimensione. Gli incorporamenti catturano informazioni semantiche e sintattiche sulle parole e aiutano il modello a comprendere il contesto. I livelli di feedforward: questi livelli sono composti da più livelli completamente connessi che applicano trasformazioni non lineari agli incorporamenti di input. I livelli di feedforward aiutano il modello ad apprendere astrazioni di livello superiore dal testo di input. I livelli ricorrenti: questi livelli sono progettati per interpretare le informazioni dal testo di input in sequenza. I livelli ricorrenti mantengono uno stato nascosto che viene aggiornato a ogni passaggio temporale, consentendo al modello di catturare le dipendenze tra le parole in una frase. Il meccanismo di attenzione: questo meccanismo è un'altra parte importante degli LLM, che consente al modello di concentrarsi selettivamente su diverse parti del testo di input. Il meccanismo di attenzione consente al modello di occuparsi delle parti più rilevanti del testo di input e di generare previsioni più accurate. Esempi di Large Language Models LLM: Ecco alcuni esempi di Large Language Models (LLM) che stanno attualmente rivoluzionando il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale: GPT-3 (Generative Pre-addestrato Transformer 3) – Questo modello è stato sviluppato da OpenAI ed è uno dei più grandi LLM al mondo con 175 miliardi di parametri. Grazie alla sua grande capacità, GPT-3 è in grado di eseguire molte attività linguistiche, come la generazione di testo, la traduzione e il riepilogo. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – Sviluppato da Google, BERT è un altro popolare LLM addestrato su un enorme corpus di dati di testo. Questo modello può comprendere il contesto di una frase e generare risposte significative alle domande. XLNet - Questo LLM sviluppato dalla Carnegie Mellon University e Google utilizza un nuovo approccio alla modellazione del linguaggio chiamato "modellazione del linguaggio di permutazione". XLNet ha raggiunto prestazioni all'avanguardia in diverse attività linguistiche, come la generazione di linguaggio e la risposta alle domande. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) – Sviluppato da Google, T5 è addestrato su una vasta gamma di attività linguistiche e può eseguire trasformazioni da testo a testo, come la traduzione in un'altra lingua, la creazione di un riepilogo e la risposta alle domande. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) – Sviluppato da Facebook AI Research, RoBERTa è una versione migliorata del modello BERT e offre prestazioni migliori in diverse attività linguistiche. Questi LLM stanno cambiando il modo in cui le macchine comprendono e producono il linguaggio naturale, aprendo la strada a nuove possibilità nell'elaborazione del linguaggio umano. Modelli di linguaggi di grandi dimensioni open source La disponibilità di Large Language Models (LLM) open source ha rivoluzionato il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo a ricercatori, sviluppatori e aziende di creare applicazioni che sfruttano la potenza di questi modelli per creare prodotti su larga scala gratuitamente. Di seguito sono riportati alcuni esempi di modelli di linguaggio open source noti: Bloom: Il primo LLM multilingue addestrato in completa trasparenza dalla più grande collaborazione di ricercatori di intelligenza artificiale mai coinvolti in un singolo progetto di ricerca. Con i suoi 176 miliardi di parametri, Bloom è più grande del GPT-3 di OpenAI e può generare testo in 46 lingue naturali e 13 linguaggi di programmazione. È addestrato su 1,6 TB di dati di testo, 320 volte le opere complete di Shakespeare. Megatron: Sviluppato da NVIDIA, questo LLM è uno dei modelli di linguaggio più grandi e veloci del mondo. Ha raggiunto prestazioni all'avanguardia in molte attività linguistiche, tra cui la generazione di testo, la traduzione e la risposta alle domande. È disponibile in diverse varianti, tra cui Megatron-LM e Megatron-11B, con 1,3 miliardi e 11 miliardi di parametri rispettivamente. GPT-Neo: Un progetto open source sviluppato dalla comunità per creare un'alternativa gratuita e decentralizzata a GPT-3 di OpenAI. GPT-Neo è stato addestrato su una vasta gamma di dati di testo e può generare testo in diverse lingue. Il modello più grande di GPT-Neo, chiamato GPT-Neo 2.7B, ha 2,7 miliardi di parametri e può eseguire una varietà di attività linguistiche. Hugging Face Transformers: Una libreria open source per l'elaborazione del linguaggio naturale che fornisce una vasta gamma di modelli di linguaggio pre-addestrati. Hugging Face Transformers include modelli di linguaggio come GPT-2, GPT-3, BERT, RoBERTa e molti altri. La libreria è stata ampiamente utilizzata dalla comunità di ricerca e sviluppo per creare applicazioni di NLP. L'utilizzo di LLM open source ha reso l'elaborazione del linguaggio naturale più accessibile e ha permesso a un numero sempre maggiore di sviluppatori di creare applicazioni di NLP avanzate senza dover spendere enormi somme di denaro per l'accesso a modelli proprietari. Architettura BLOOM LLM Open Source L'architettura di BLOOM condivide somiglianze con GPT3 (modello autoregressivo per la previsione del prossimo token), ma è stata addestrata in 46 linguaggi diversi e 13 linguaggi di programmazione. Consiste in un'architettura di solo decodificatore con diversi livelli di incorporamento e livelli di attenzione a più teste. L'architettura di Bloom è adatta per la formazione in più lingue e consente all'utente di tradurre e parlare di un argomento in una lingua diversa. Vedremo questi esempi di seguito nel codice. API Hugging Face Diamo un'occhiata a come le API di Hugging Face possono aiutare a generare testo utilizzando LLM come Bloom, Roberta-base, ecc. Innanzitutto, dobbiamo registrarci per Hugging Face e copiare il token per l'accesso all'API. Dopo la registrazione, passa con il mouse sull'icona del profilo in alto a destra, fai clic su Impostazioni, quindi su Token di accesso. Esempio 1 – Completamento frase Diamo un'occhiata a come possiamo usare Bloom per il completamento delle frasi. Il codice seguente usa il token Hugging Face per l'API per inviare una chiamata API con il testo di input e i parametri appropriati per ottenere la risposta migliore. import requests rom pprint import pprint API_URL = 'https://api-inference.huggingface.co/models/bigscience/bloomz' headers = {'Authorization': 'Entertheaccesskeyhere'} # The Entertheaccesskeyhere is just a placeholder, which can be changed according to the user's access key def query(payload): response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload) return response.json() params = {'max_length': 200, 'top_k': 10, 'temperature': 2.5} output = query({'inputs': 'Sherlock Holmes is a', 'parameters': params, }) pprint(output) I valori di temperatura e top_k possono essere modificati per ottenere un paragrafo più grande o più piccolo mantenendo la pertinenza del testo generato rispetto al testo di input originale. Otteniamo il seguente output dal codice: [{'generated_text': 'Sherlock Holmes is a private investigator whose cases ''have inspired several film productions'}] Diamo un'occhiata ad altri esempi utilizzando altri LLM. Esempio 2 – Domanda Risposte Possiamo utilizzare l'API per il modello Roberta-base che può essere una fonte a cui fare riferimento e a cui rispondere. Modifichiamo il carico utile per fornire alcune informazioni su di me e chiediamo al modello di rispondere alle domande basate su questo. API_URL = 'https://api-inference.huggingface.co/models/deepset/roberta-base-squad2' headers = {'Authorization': 'Entertheaccesskeyhere'} def query(payload): response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload) return response.json() params = {'max_length': 200, 'top_k': 10, 'temperature': 2.5} output = query({'inputs': { "question": "What's my profession?", "context": "My name is Suvojit and I am a Senior Data Scientist" },'parameters': params }) pprint(output) Il codice stampa correttamente l'output seguente alla domanda: Qual è la mia professione?: {'answer': 'Senior Data Scientist', 'end': 51, 'score': 0.7751647233963013, 'start': 30} Esempio 3 – Riassunti Possiamo riassumere usando i Large Language Models. Riassumiamo un lungo testo che descrive modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando il modello Bart Large CNN . Modifichiamo l'URL dell'API e abbiamo aggiunto il testo di input di seguito: API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/bart-large-cnn" headers = {'Authorization': 'Entertheaccesskeyhere'} def query(payload): response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload) return response.json() params = {'do_sample': False} full_text = '''AI applications are summarizing articles, writing stories and engaging in long conversations — and large language models are doing the heavy lifting. A large language model, or LLM, is a deep learning model that can understand, learn, summarize, translate, predict, and generate text and other content based on knowledge gained from massive datasets. Large language models - successful applications of transformer models. They aren’t just for teaching AIs human languages, but for understanding proteins, writing software code, and much, much more. In addition to accelerating natural language processing applications — like translation, chatbots, and AI assistants — large language models are used in healthcare, software development, and use cases in many other fields.''' output = query({'inputs': full_text, 'parameters': params }) pprint(output) L'output stamperà il testo riassuntivo sugli LLM: [{'summary_text': 'Large language models - most successful ' 'applications of transformer models. They aren’t just for ' 'teaching AIs human languages, but for understanding ' 'proteins, writing software code, and much, much more. They ' 'are used in healthcare, software development and use cases ' 'in many other fields.'}] Questi sono alcuni degli esempi di utilizzo dell'API Hugging Face per i comuni modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Implicazioni future degli LLM Negli ultimi anni, gli LLM (modelli di linguaggio di grandi dimensioni) come GPT-3 e chatbot come ChatGPT hanno attirato l'interesse di molti, grazie alla loro capacità di generare testo in linguaggio naturale che è praticamente indistinguibile da quello scritto dagli esseri umani. Tuttavia, mentre gli LLM rappresentano un'importante svolta nel campo dell'Intelligenza Artificiale (AI), ci sono anche preoccupazioni riguardo alle loro implicazioni future sui mercati del lavoro, sulla comunicazione e sulla società. Ecco alcune delle principali preoccupazioni in questo ambito: Impatto sui mercati del lavoro: Uno dei principali timori associati agli LLM è il loro potenziale di sostituire i lavoratori umani in molte attività. Ad esempio, gli LLM potrebbero essere utilizzati per la scrittura di documenti legali, blog di notizie, e persino per rispondere alle domande dei clienti. Questo potrebbe portare alla perdita di posti di lavoro per coloro il cui lavoro può essere facilmente automatizzato. Nuove opportunità lavorative: Tuttavia, è importante notare che gli LLM non sostituiscono necessariamente i lavoratori umani. Possono invece essere utilizzati come uno strumento che aiuta le persone a essere più produttive ed efficienti nel loro lavoro. Inoltre, l'automazione di alcuni compiti può portare alla creazione di nuovi lavori come risultato della maggiore efficienza e produttività consentite dagli LLM. Impatto sulla società: Gli LLM hanno il potenziale di avere un impatto significativo sulla società in diversi modi. Ad esempio, potrebbero essere utilizzati per creare piani educativi o sanitari personalizzati, portando a migliori risultati per pazienti e studenti. Gli LLM possono essere utilizzati per aiutare le aziende e i governi a prendere decisioni migliori analizzando grandi quantità di dati e generando approfondimenti. Conclusione sui In conclusione, i Large Language Models (LLM) hanno portato una rivoluzione nell'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo progressi significativi nella generazione e nella comprensione del testo. Tuttavia, ci sono preoccupazioni etiche e potenziali pregiudizi associati a questi modelli, che richiedono una valutazione critica del loro impatto sulla società. Ecco alcuni punti chiave da tenere a mente: I LLM sono in grado di comprendere frasi complesse, le relazioni tra le entità e l'intento dell'utente e di generare nuovo testo coerente e grammaticalmente corretto. L'articolo ha esplorato l'architettura di alcuni LLM, come i livelli di incorporamento, feedforward, ricorrenti e di attenzione. Sono stati discussi alcuni LLM popolari, come BERT, RoBERTa, GPT-3 e Bloom, insieme alla disponibilità di LLM open source. Le API di Hugging Face possono essere utili per gli utenti che desiderano generare testo utilizzando LLM come Bart-large-CNN, RoBERTa, Bloom e Bart-large-CNN. Ci si aspetta che gli LLM abbiano un impatto significativo in vari settori, tra cui il mercato del lavoro, la comunicazione e la società in futuro. Sebbene gli LLM abbiano il potenziale per apportare cambiamenti positivi, è essenziale affrontare le loro implicazioni etiche e limiti e valutarne l'impatto sulla società con attenzione.

E' ufficialmente uscito GPT-4, modello di linguaggio multimodale di enormi dimensioni sviluppato da OpenAI , successore di GPT3 e GPT3.5 . Sei pronto a scoprire quali sono le novità e come iniziare a usare GPT-4 ? Il recente rilascio di GPT-4 segna una pietra miliare significativa nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare nell'elaborazione del linguaggio naturale. In questo articolo, offriamo un'analisi approfondita delle sue capacità avanzate e approfondiamo la storia e lo sviluppo dei trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) e quali nuove funzionalità ha GPT-4. 🤔 Sai cosa vuol dire GPT ? Cosa sono i trasformatori generativi preaddestrati o GPT? I trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) sono un tipo di modello di apprendimento profondo utilizzato per generare testo simile a quello umano. Gli usi comuni includono rispondendo alle domande testo riassuntivo tradurre testi in altre lingue codice di generazione generazione di post di blog, storie, conversazioni e altri tipi di contenuto. Esistono infinite applicazioni per i modelli GPT e puoi persino perfezionarle su dati specifici per creare risultati ancora migliori. Utilizzando i trasformatori, risparmierai costi di elaborazione, tempo e altre risorse. Prima di GPT4 L'attuale rivoluzione dell'intelligenza artificiale per il linguaggio naturale è diventata possibile solo con l'invenzione dei modelli di trasformazione, a partire dal BERT di Google nel 2017. Prima di gpt4 , la generazione del testo veniva eseguita con altri modelli di apprendimento profondo, come le reti neurali ricorsive (RNN) e le reti neurali a lungo termine e a breve termine. Questi hanno funzionato bene per l'output di singole parole o brevi frasi, ma non sono stati in grado di generare contenuti realistici più lunghi. L'approccio del trasformatore di BERT è stato un importante passo avanti poiché non è una tecnica di apprendimento supervisionato. Cioè, non richiedeva un costoso set di dati con annotazioni per addestrarlo. BERT è stato utilizzato da Google per interpretare le ricerche in linguaggio naturale, tuttavia non può generare testo da un prompt. Come siamo arrivati a GPT4? Partiamo da GPT-1 Nel 2018, OpenAI ha pubblicato un articolo ( Improving Language Understanding by Generative Pre-Training ) sull'utilizzo della comprensione del linguaggio naturale utilizzando il loro modello linguistico GPT-1. Questo modello era una prova di concetto e non è stato rilasciato pubblicamente. Arriva GPT-2 L'anno successivo, OpenAI ha pubblicato un altro articolo ( Language Models are Unsupervised Multitask Learners ) sul loro ultimo modello, GPT-2. Questa volta, il modello è stato messo a disposizione della comunità di machine learning e ha trovato una certa adozione per le attività di generazione del testo. GPT-2 potrebbe spesso generare un paio di frasi prima di crollare. GPT-3 stupisce tutti Nel 2020, OpenAI ha pubblicato un altro articolo ( Language Models are Few-Shot Learners ) sul loro modello GPT-3. Il modello aveva 100 volte più parametri rispetto a GPT-2 ed è stato addestrato su un set di dati di testo ancora più grande, con conseguenti migliori prestazioni del modello. Il modello ha continuato a essere migliorato con varie iterazioni note come serie GPT-3.5, incluso ChatGPT incentrato sulla conversazione. Questa versione ha preso d'assalto il mondo dopo aver sorpreso il mondo con la sua capacità di generare pagine di testo simili a quelle umane. ChatGPT è diventata l' applicazione web in più rapida crescita di sempre , raggiungendo 100 milioni di utenti in soli due mesi. Cos'è GPT-4? GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer v4 ) è un modello di deep learning di generazione testo sviluppato da OpenAI. È un modello multimodale in grado di accettare sia immagini che input di testo e generare output di testo. GPT-4 utilizza la tecnologia dei trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) per migliorare l'elaborazione del linguaggio naturale. E quindi se dai a GPT-4 una domanda da un esame di avvocato degli Stati Uniti, scriverà un saggio che dimostra la conoscenza legale; se gli dai una molecola di un medicinale e chiedi variazioni, sembrerà un esperta biochimica; e se gli chiedi di raccontarti una battuta su un pesce, sembrerà avere il senso dell'umorismo. Benchmark delle prestazioni GPT-4 OpenAI ha valutato GPT-4 simulando esami progettati per gli esseri umani, come l'Uniform Bar Examination e LSAT per gli avvocati e il SAT per l'ammissione all'università. I risultati hanno mostrato che GPT-4 ha raggiunto prestazioni a livello umano su vari benchmark professionali e accademici. OpenAI ha anche valutato GPT-4 su benchmark tradizionali progettati per modelli di apprendimento automatico, dove ha superato i modelli di linguaggi di grandi dimensioni esistenti e la maggior parte dei modelli all'avanguardia che possono includere la creazione specifica di benchmark o protocolli di formazione aggiuntivi. Questi benchmark includevano domande a scelta multipla in 57 materie, ragionamenti di buon senso su eventi quotidiani, domande scientifiche a scelta multipla della scuola elementare e altro ancora. OpenAI ha testato la capacità di GPT-4 in altre lingue traducendo il benchmark MMLU, una suite di 14.000 problemi a scelta multipla che coprono 57 argomenti, in varie lingue utilizzando Azure Translate. In 24 lingue su 26 testate, GPT-4 ha superato le prestazioni in lingua inglese di GPT-3.5 e altri modelli di linguaggi di grandi dimensioni. Nel complesso, i risultati più fondati di GPT-4 indicano progressi significativi nello sforzo di OpenAI di sviluppare modelli di intelligenza artificiale con capacità sempre più avanzate. Come ottenere l'accesso a GPT-4 OpenAI sta rilasciando la funzionalità di immissione di testo di GPT-4 tramite ChatGPT. Attualmente è disponibile per gli utenti di ChatGPT Plus. C'è una lista d'attesa per l'API GPT-4. La disponibilità pubblica della capacità di input di immagini non è stata ancora annunciata. OpenAI ha OpenAI Evals open source , un framework per la valutazione automatizzata delle prestazioni del modello AI, per consentire a chiunque di segnalare carenze nei propri modelli e guidare ulteriori miglioramenti. Applicazioni di GPT-4 GPT-4 può essere utilizzato in molte applicazioni, dalle conversazioni con chatbot alla scrittura di articoli di notizie, fino alla creazione di contenuti per siti web e applicazioni. Inoltre, GPT-4 potrebbe essere utilizzato per la traduzione di lingue e persino per la creazione di testo generativo in tempo reale. GPT-4 ha il potenziale per essere utilizzato in una vasta gamma di settori, inclusi quelli medici, finanziari e legali. La sua capacità di elaborare grandi quantità di dati potrebbe essere utile per le attività di data mining, l'analisi dei dati e la previsione del mercato. GPT-4 e Etica L'uscita di GPT-4 solleva diverse questioni sull'etica del suo utilizzo. Qui di seguito elenchiamo alcune delle principali riflessioni da fare: Utilizzo in campo lavorativo: GPT-4 potrebbe essere utilizzato per automatizzare alcuni processi lavorativi e creare nuove opportunità di lavoro. Tuttavia, è importante valutare se il suo utilizzo comporti la sostituzione di lavoro umano e l'eventuale impatto sull'occupazione. Contenuti ingannevoli: GPT-4 è in grado di generare testi molto convincenti e potrebbe essere utilizzato per creare contenuti ingannevoli o fraudolenti, con conseguenze negative per i consumatori e per la società. Discriminazione: l'uso di GPT-4 potrebbe portare alla generazione di contenuti discriminatori o offensivi, sia consapevolmente che inconsciamente, a causa del bias dei dati di addestramento. Privacy e sicurezza dei dati: l'utilizzo di GPT-4 richiede l'elaborazione di grandi quantità di dati, il che solleva preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati. È importante considerare questi aspetti critici e adottare misure adeguate per mitigare i loro effetti negativi, affinché l'utilizzo di GPT-4 sia responsabile e vantaggioso per la società nel suo complesso. L'introduzione di GPT-4 potrebbe avere un impatto significativo sull'occupazione. Il modello potrebbe essere utilizzato per automatizzare molte attività, come la scrittura di articoli di notizie e la creazione di contenuti per i siti web. Ciò potrebbe portare a una riduzione del lavoro umano in questi settori. Tuttavia, GPT-4 potrebbe anche creare nuove opportunità di lavoro nel settore dell'IA, come la creazione di modelli e la loro manutenzione. Inoltre, le attività che richiedono creatività e intelligenza emotiva, come la scrittura di romanzi e la creazione di arte, difficilmente saranno automatizzate in futuro. Le differenze tra GPT-3 e GPT-4? La principale differenza tra questi due modelli sono le nuove capacità multimodali di GPT-4 . Secondo OpenAI, GPT-4 sarà in grado di "accettare un prompt di testo e immagini". Questo sarebbe il primo modello GPT multimodale creato dall'azienda di intelligenza artificiale ed è una funzionalità estremamente interessante per chiunque sia un fan di GPT-3. È interessante notare che ci sono anche varie somiglianze tra i due modelli. Sia GPT-3.5 che GPT-4 hanno una conoscenza limitata degli eventi verificatisi dopo il 2021. Quindi, sfortunatamente, avrai ancora difficoltà ad accedere a informazioni aggiornate. Entrambi i modelli possono essere utilizzati anche per eseguire attività di elaborazione del linguaggio naturale, come la risposta a domande e il riepilogo del testo. Quando uscirà GPT 5? Non corriamo troppo, GPT4 è stato appena rilasciato. Secondo alcuni rumor GPT-5 dovrebbe essere previsto per la fine del 2024 o nel 2025 .

L'intelligenza artificiale (AI) nel campo del marketing digitale è una novita', nel campo dell'informatica e dell'ingegneria genera codice per macchine rendendole in grado di eseguire istruzioni e di comportarsi in modo logico, imparando dalle esperienze (machine learning). I tipi di AI possono variare nel contesto di tecnologie AI ristrette o forti. L'AI ristretta è costruita attorno a un focus o compito predefinito mentre l' intelligenza artificiale forte è in grado di gestire una serie di compiti allo stesso livello di un essere umano. L' artificial intelligence si basa fondamentalmente su algoritmi di apprendimento automatico in grado di elaborare, valutare e prendere decisioni sulla base di grandi set di dati. Questi algoritmi possono migliorare la loro accuratezza e le loro prestazioni nel tempo. L'intelligenza artificiale è una nuova tecnologia che sta ridefinendo il modo di fare in qualsiasi settore. Ha già registrato un impatto significativo in vari settori che includono sanità, finanza e trasporti. In questo post, ci concentriamo su come l'intelligenza artificiale e' un punto di svolta nel campo dell'esperienza del cliente online e dal punto di vista del coinvolgimento del cliente. L'Intelligenza Artificiale e il Coinvolgimento del Cliente L'intelligenza artificiale ha il potenziale di trasformare il modo in cui i siti web coinvolgono i visitatori. La potenza dell'AI in varie applicazioni migliora l'esperienza dell'utente, ottimizza siti web per tassi di conversione più elevati e personalizza i contenuti più che mai. Diversi studi condotti di recente dimostrano che l'intelligenza artificiale è efficace nell'aumentare il coinvolgimento del sito web, l'appetito di acquisto dei consumatori e la soddisfazione complessiva del cliente. Ciò si ottiene attraverso esperienze altamente personalizzate e l'uso di chatbot e assistenti virtuali basati su la tecnologia natural language processing. Un sondaggio condotto da Capgemini ha concluso che i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale possono migliorare la soddisfazione dei clienti fino al 58%. In un altro studio, questa volta condotto da Adobe, è emerso che le esperienze personalizzate possono aumentare gli acquisti dei consumatori, con l'80% dei consumatori più propensi ad acquistare e il 40% più propensi a spendere più del previsto. La ricerca di Accenture mostra che l'AI ha il potenziale per aumentare la redditività in media del 38% in 16 settori entro il 2035. Si prevede che l'IA contribuirà a una spinta economica di 14 trilioni di dollari in 12 economie in 16 settori entro il 2035. Quanto segue discute i modi in cui l'AI sta trasformando il campo della progettazione di siti web e la crescita delle aziende online. Esperienze Digitali Personalizzate con l'I.A. Come L'AI Sta Ridefinendo L'Esperienza del Web L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui i siti web interagiscono con i visitatori. Analizzando i dati dei visitatori, gli algoritmi AI possono personalizzare il user experience del sito web per ogni singolo utente in un modo che non era possibile. Questi algoritmi utilizzano dati come cronologia di navigazione, informazioni demografiche e altri punti dati per creare raccomandazioni e offerte personalizzate per prodotti o contenuti. La personalizzazione può consigliare prodotti o articoli in base agli acquisti e agli interessi passati di un utente. La personalizzazione consente la regolazione di elementi come messaggi, offerte, contenuti e layout in base a fattori quali geolocalizzazione, lingua e dati demografici. Le aziende di e-commerce stanno applicando l'intelligenza artificiale per presentare contenuti e offerte diversi a utenti diversi in base a questi punti dati raccolti in diversi punti di interazione con i visitatori del sito web. Esperienze Dei Clienti Basate Sull'Intelligenza Artificiale: Alcuni Esempi Pratici Esistono numerosi esempi di raccomandazioni e personalizzazioni personalizzate basate sull'intelligenza artificiale in vari settori, tra cui e-commerce, media e finanza. Ad esempio, il motore di raccomandazione di Amazon utilizza l'intelligenza artificiale per suggerire prodotti agli utenti in base ai loro acquisti passati e alla cronologia di navigazione. Netflix e Spotify utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire consigli personalizzati basati sulla cronologia di visualizzazione o ascolto passata. Queste e altre aziende nel campo della progettazione di siti web utilizzano l'intelligenza artificiale per creare esperienze personalizzate più coinvolgenti ed efficaci e in grado di soddisfare meglio le esigenze dei singoli utenti. Esperienza Utente Ridefinita Stabilendo Un Nuovo Standard Per Navigazione e Ricerca Sul Web L'intelligenza artificiale sta migliorando l'esperienza complessiva di navigazione dell'utente sui siti web, migliorando la navigazione e la funzionalità di ricerca. Gli algoritmi di apprendimento automatico consentono ai siti web di creare esperienze di ricerca sofisticate e intuitive in grado di comprendere in modo più accurato l'intento dietro le query degli utenti. L'elaborazione del linguaggio naturale consente l'utilizzo di query più complesse e sfumate, mentre la ricerca predittiva suggerisce termini e risultati di ricerca quando l'utente digita la query. I chatbot e gli assistenti virtuali alimentati dall'intelligenza artificiale possono fornire un servizio clienti efficiente e assistere gli utenti nella navigazione del sito web. Questi strumenti sono particolarmente utili per gestire attività e richieste di routine, liberando risorse per attività più complesse. I siti di e-commerce utilizzano spesso i chatbot per assistere nel processo di acquisto. Aziende come Zendesk e Intercom hanno sviluppato chatbot e assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale per il servizio clienti. Nel complesso, l'uso dell'intelligenza artificiale in queste aree aiuta a creare un'esperienza utente più fluida ed efficiente sui siti web. Tassi di Conversione Elevati Il Web Design Ottimizzato Per l'AI e Migliori Tassi di Conversione L'intelligenza artificiale migliora il design e il layout del sito web per tassi di conversione più elevati. La tecnologia AI e' in grado di analizzare i modelli di dati dei visitatori e di identificare gli elementi di design più efficaci. Questo grazie al utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e test A/B. L'AI può anche automatizzare i processi di ottimizzazione, facendo risparmiare tempo e risorse alle aziende. Sono disponibili numerosi strumenti di test e ottimizzazione A/B basati sull'intelligenza artificiale per la progettazione di siti Web, come Optimizely e Experience Platform di Adobe. Queste piattaforme utilizzano l'intelligenza artificiale per testare e migliorare i siti Web per aumentare i tassi di conversione o analizzare i dati dei clienti per ottimizzare il design e il layout del sito Web in tempo reale. Il Futuro dell'AI Web Design L'intelligenza artificiale non sta solo cambiando il modo in cui i siti web interagiscono con i visitatori, ma anche il modo in cui le aziende mantengono i clienti attraverso strategie di marketing basate sull'intelligenza artificiale. È molto probabile che il futuro del marketing sia fortemente influenzato dall'intelligenza artificiale. Presentemente, è già disponibile un'ampia gamma di strumenti di intelligenza artificiale per il marketing digitale. Questi st rumenti includono generatori di video AI come Synthesia, in grado di rendere avatars realistici garantendo un servizio personalizzato ed umano per i tuoi clienti. Un altro strumento che sta ridefinendo il content writing tradizionale e' il prodotto Content-At-Scale, altamente efficiente nel produrre contenuti pertinenti con il minimo intervento umano possibile. Cio' rende il processo di generazione dei contenuti estremamente conveniente e scalabile. Altri strumenti di marketing AI includono quelli per l'email marketing, la gestione dei social media e il targeting degli annunci. Ad esempio, le piattaforme di email marketing basate sull'intelligenza artificiale possono analizzare i dati dei clienti per creare campagne e-mail personalizzate. Prendendo un altro esempio, strumenti di gestione dei social media basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare le aziende a creare e programmare post e interagire con i follower. L'intelligenza artificiale può anche essere utilizzata per migliorare il targeting degli annunci analizzando i dati per identificare il pubblico migliore per una particolare campagna. Conclusione Intelligenza Artificiale nel Mondo Digitale L'intelligenza artificiale ha già avuto un impatto positivo significativo sulle attività di e-commerce e questa tendenza continuera nei prossimi anni. Man mano che l'intelligenza artificiale continua a svilupparsi, è probabile che svolga un ruolo ancora più importante nella progettazione e nel marketing dei siti web. Sebbene il potenziale dell'IA sia entusiasmante, è importante considerare attentamente le potenziali sfide e le considerazioni etiche che derivano dal suo utilizzo. Se utilizzata in modo etico, l'intelligenza artificiale ha la capacità di trasformare il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti online attraverso la creazione di siti Web e campagne di marketing più personalizzati ed efficaci.

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In questo articolo, ci concentreremo su come PyTorch può essere utilizzato per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). In particolare, esploreremo come PyTorch può essere utilizzato per la classificazione di testo e la generazione di testo, insieme ad altre applicazioni NLP. Inizieremo con una breve introduzione a cosa sia l'NLP e poi passeremo alla descrizione di come PyTorch può essere utilizzato per costruire modelli per queste applicazioni. Discuteremo anche altri usi di PyTorch nell'NLP, come l'etichettatura delle parti del discorso e la modellizzazione semantica latente. Alla fine dell'articolo, dovresti avere una comprensione più chiara di come PyTorch può essere utilizzato nell'elaborazione del linguaggio naturale. PyTorch per l'elaborazione del linguaggio naturale Come utilizzare PyTorch per la classificazione di testo, la generazione di testo e altre applicazioni NLP Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) PyTorch per NLP Tensori per la rappresentazione del linguaggio naturale Preprocessing dei dati di testo Costruzione di modelli di classificazione di testo Costruzione di modelli di generazione di testo Altri usi di PyTorch nell'elaborazione del linguaggio naturale Etichettatura delle parti del discorso (POS) Analisi semantica latente (LSA) Modelli di traduzione Conclusione Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo dell'informatica e dell'intelligenza artificiale che si occupa di consentire ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo simile all'uomo. L'NLP comprende una vasta gamma di applicazioni, tra cui la classificazione di testo, la generazione di testo, l'analisi del sentimento, la traduzione automatica, la sommarizzazione del testo e molto altro. Grazie ai recenti progressi nel deep learning e nell'apprendimento automatico, l'NLP sta diventando sempre più sofisticato e preciso, aprendo nuove opportunità in molti settori, come la ricerca scientifica, il commercio elettronico, la pubblicità e la salute. PyTorch per NLP Per l'elaborazione del linguaggio naturale, PyTorch offre una vasta gamma di strumenti, in particolare l'utilizzo di tensori per la rappresentazione del testo è di grande importanza. Possiamo rappresentare il testo come una matrice in cui ogni riga rappresenta una parola e ogni colonna rappresenta un'informazione specifica su quella parola. Ad esempio, possiamo utilizzare una codifica one-hot per rappresentare ogni parola come un vettore binario. Il preprocessing dei dati di testo è inoltre fondamentale per l'efficacia dei modelli di NLP. PyTorch fornisce una vasta gamma di strumenti per la pulizia dei testi, la rimozione della punteggiatura, la tokenizzazione e la creazione di dataset. Ecco un esempio di preprocessing con PyTorch: import torchtext # Definiamo un tokenizer personalizzato def tokenizer(text): return text.split() # Definiamo il campo del testo text_field = torchtext.legacy.data.Field(tokenize=tokenizer, lower=True, batch_first=True) # Carichiamo il dataset train_data, test_data = torchtext.datasets.IMDB.splits(text_field) # Costruiamo il vocabolario text_field.build_vocab(train_data, max_size=10000) # Creiamo i batch train_loader, test_loader = torchtext.legacy.data.BucketIterator.splits( (train_data, test_data), batch_size=32, device='cuda') In questo esempio, definiamo un tokenizer personalizzato per la nostra pipeline di preprocessing. Utilizziamo poi il pacchetto torchtext per caricare il dataset IMDB, costruire il vocabolario e creare i batch per l'addestramento e il test del modello. Tensori per la rappresentazione del linguaggio naturale Ecco alcuni esempi di come creare e manipolare tensori per la rappresentazione del linguaggio naturale in PyTorch: Creazione di un tensore: possiamo creare un tensore in PyTorch utilizzando il modulo torch e il metodo tensor(). Ad esempio, per creare un tensore di parole italiane, possiamo utilizzare la seguente sintassi: import torch # Creazione di un tensore di parole italiane italian_words = ['ciao', 'buongiorno', 'pomeriggio', 'sera'] italian_tensor = torch.tensor(italian_words) print(italian_tensor) Questo codice creerà un tensore di parole italiane con le parole 'ciao', 'buongiorno', 'pomeriggio' e 'sera'. Manipolazione di tensori: possiamo manipolare i tensori in PyTorch per effettuare operazioni matematiche e modificare la loro forma. Ad esempio, per creare un tensore di parole italiane in minuscolo, possiamo utilizzare la seguente sintassi: import torch # Creazione di un tensore di parole italiane italian_words = ['CIAO', 'BUONGIORNO', 'POMERIGGIO', 'SERA'] italian_tensor = torch.tensor(italian_words) # Conversione in minuscolo italian_tensor_lower = italian_tensor.str.lower() print(italian_tensor_lower) Questo codice creerà un nuovo tensore di parole italiane in minuscolo. Rappresentazione di frasi: per rappresentare frasi o testi più lunghi, possiamo utilizzare una matrice di embedding per rappresentare ogni parola in una dimensione continua. Ad esempio, per rappresentare la frase "Ciao, come stai?", possiamo utilizzare la seguente sintassi: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # Matrice di embedding per le parole italiane italian_embedding = nn.Embedding(100, 5) # Creazione di un tensore di parole italiane italian_words = ['ciao', 'come', 'stai'] italian_tensor = torch.tensor([italian_embedding(word) for word in italian_words]) # Calcolo della media degli embedding per rappresentare la frase italian_sentence_embedding = torch.mean(italian_tensor, dim=0) print(italian_sentence_embedding) Questo codice creerà un tensore che rappresenta la frase "Ciao, come stai?" utilizzando una matrice di embedding per le parole italiane e calcolando la media degli embedding di ogni parola. Preprocessing dei dati di testo con pytorch Il preprocessing dei dati di testo è una fase fondamentale per l'elaborazione del linguaggio naturale, in quanto ci permette di rendere i dati di testo utilizzabili per il nostro modello di apprendimento automatico. Con PyTorch, ci sono diverse tecniche di preprocessing che possiamo utilizzare, come la tokenizzazione, la rimozione delle stop words e la lemmatizzazione. La tokenizzazione è il processo di suddividere un testo in token o parole, mentre la rimozione delle stop words è il processo di rimozione di parole comuni che non forniscono informazioni utili come "il", "e", "di". La lemmatizzazione, invece, è il processo di riduzione di una parola alla sua forma base, ad esempio riducendo "correndo" a "correre". Ecco un esempio di codice Python per la tokenizzazione e la rimozione delle stop words di una frase in italiano utilizzando la libreria NLTK: import nltk nltk.download('stopwords') from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize italian_stop_words = stopwords.words('italian') testo = "Questo è un esempio di testo in italiano da elaborare" parole = word_tokenize(testo) parole_filtrate = [parola for parola in parole if not parola in italian_stop_words] print(parole_filtrate) Il risultato di questo esempio sarà una lista delle parole nella frase originale, filtrate dalle stop words: ['Questo', 'esempio', 'testo', 'italiano', 'elaborare'] Un altro esempio di preprocessing dei dati di testo con PyTorch è la lemmatizzazione. Possiamo utilizzare la libreria spaCy per eseguire la lemmatizzazione di un testo in italiano: import spacy nlp = spacy.load('it_core_news_sm') testo = "Questo è un esempio di testo in italiano da elaborare" doc = nlp(testo) lemmi = [token.lemma_ for token in doc] print(lemmi) Il risultato di questo esempio sarà una lista dei lemmi delle parole nella frase originale: ['questo', 'essere', 'un', 'esempio', 'di', 'testo', 'in', 'italiano', 'da', 'elaborare'] Costruzione di modelli di classificazione di testo La classificazione di testo è una delle applicazioni più comuni dell'elaborazione del linguaggio naturale e si basa sulla capacità del modello di assegnare un'etichetta a un testo di input. Per costruire un modello di classificazione di testo con PyTorch, dobbiamo definire l'architettura della rete neurale e preparare i dati di addestramento. In questo caso, utilizzeremo una rete neurale a più strati con un livello di embedding e due strati nascosti completamente connessi. Per preparare i dati di addestramento, dobbiamo prima convertire le parole in numeri. Possiamo farlo utilizzando un dizionario di parole e assegnando un numero unico ad ogni parola nel dizionario. Inoltre, dobbiamo definire una lunghezza fissa per le frasi e assicurarci che ogni frase abbia la stessa lunghezza, anche se dobbiamo aggiungere zeri alla fine di una frase più corta per farla corrispondere alla lunghezza massima. Dopo aver preparato i dati, possiamo definire il modello utilizzando PyTorch. In questo caso, utilizzeremo la classe nn.Sequential di PyTorch per definire la struttura della nostra rete neurale. Successivamente, possiamo definire la funzione di loss e il metodo di ottimizzazione per addestrare il modello. Un esempio di codice per costruire un modello di classificazione di testo con PyTorch potrebbe essere il seguente: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # Definizione della classe del modello di classificazione class TextClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(TextClassifier, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # Definizione dei parametri del modello input_size = 50 # Lunghezza massima della sequenza di parole hidden_size = 128 # Dimensione del vettore di hidden state output_size = 2 # Numero di classi di output (es. pos/neg) # Creazione del modello model = TextClassifier(input_size, hidden_size, output_size) # Definizione della funzione di loss e dell'ottimizzatore criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Training del modello for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() In questo esempio, stiamo creando un modello di classificazione di testo utilizzando un'architettura di rete neurale ricorrente (RNN) con un layer completamente connesso alla fine. Il modello prende in input sequenze di parole di lunghezza massima input_size e genera un output con dimensione output_size. La funzione di loss utilizzata è la cross entropy loss e l'ottimizzatore è Adam. Infine, il modello viene addestrato su un set di dati di addestramento tramite la backward propagation e l'aggiornamento dei pesi dell'ottimizzatore. Costruzione di modelli di generazione di testo La costruzione di modelli di generazione di testo con PyTorch è un campo in continua evoluzione, ma il processo di base rimane lo stesso. Il modello deve essere in grado di apprendere le caratteristiche del testo di input e di generare nuove frasi che abbiano senso grammaticale e semantico. Un esempio di codice potrebbe essere il seguente, dove si utilizza un modello LSTM per generare frasi a partire da un testo di input: import torch import torch.nn as nn # Definizione del modello class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # Preprocessing dei dati di input input_text = "Il gatto si svegliò e miagolò forte." vocab = list(set(input_text.split())) word_to_idx = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} idx_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)} input_seq = [word_to_idx[word] for word in input_text.split()] # Definizione del modello e addestramento device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = LSTM(len(vocab), 16, 1, len(vocab)).to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(100): input_tensor = torch.tensor(input_seq[:-1]).unsqueeze(0).to(device) target_tensor = torch.tensor(input_seq[1:]).unsqueeze(0).to(device) output = model(input_tensor) loss = criterion(output, target_tensor.view(-1)) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # Generazione di testo start_text = "Il cane" generated_text = start_text with torch.no_grad(): model.eval() for i in range(20): input_tensor = torch.tensor([word_to_idx[word] for word in generated_text.split()]).unsqueeze(0).to(device) output = model(input_tensor) _, predicted = torch.max(output, dim=1) generated_text += ' ' + idx_to_word[predicted.item()] print(generated_text) In questo esempio, il modello LSTM viene utilizzato per generare frasi a partire da un testo di input. Il testo viene preprocessato e convertito in una sequenza di interi, che rappresentano le parole del testo. Il modello viene quindi addestrato utilizzando la funzione di perdita CrossEntropyLoss e l'ottimizzatore Adam. Infine, il modello viene utilizzato per generare nuove frasi partendo da una stringa di input. Altri usi di PyTorch nel NLP PyTorch è un framework estremamente flessibile e versatile che può essere utilizzato per risolvere molte altre applicazioni nell'elaborazione del linguaggio naturale oltre alla classificazione e alla generazione di testo. Etichettatura delle parti del discorso (POS) Uno dei compiti più comuni in NLP è l'etichettatura delle parti del discorso (POS), che consiste nell'assegnare una classe di parte del discorso a ciascuna parola in una frase. PyTorch è stato utilizzato per costruire modelli POS altamente accurati, utilizzando tecniche come la convoluzione neurale e la rete ricorrente. Analisi semantica latente (LSA) Un altro compito importante nell'elaborazione del linguaggio naturale è l'analisi semantica latente (LSA), che cerca di estrarre il significato nascosto nelle parole. PyTorch può essere utilizzato per costruire modelli LSA, che possono aiutare a identificare relazioni nascoste tra parole e concetti in un corpus di testo. Modelli di traduzione PyTorch può essere utilizzato per costruire modelli di traduzione di alta qualità. Questi modelli utilizzano tecniche come l'attenzione per identificare parole e frasi chiave in un testo di origine e utilizzarle per generare traduzioni di alta qualità. Con la crescente importanza della comunicazione globale, la traduzione automatica sta diventando sempre più importante, e PyTorch è uno strumento potente per aiutare gli sviluppatori a costruire modelli di traduzione di alta qualità. Conclusione Grazie per aver letto questo articolo sull'utilizzo di PyTorch per l'elaborazione del linguaggio naturale. Speriamo che tu abbia apprezzato la teoria e i pratici esempi forniti. PyTorch offre una vasta gamma di funzionalità per l'elaborazione del linguaggio naturale e ci sono ancora molte cose da imparare e scoprire. Siamo felici di aver condiviso queste informazioni con te e speriamo che tu possa utilizzare PyTorch per realizzare progetti interessanti e innovativi nel campo dell'NLP.

Se sei interessato al deep learning, probabilmente hai già sentito parlare di TensorFlow e PyTorch, i due framework più famosi per questa tecnologia. Ma se sei alla ricerca di un'introduzione pratica al framework PyTorch, sei nel posto giusto. In questo articolo, esploreremo PyTorch dal punto di vista della programmazione applicata, concentrandoci sull'addestramento del tuo primo modello di classificazione delle immagini. Non ci immergeremo in matematica complessa, ma piuttosto forniremo un approccio pratico per iniziare a utilizzare PyTorch come strumento. Assumiamo che tu abbia già una conoscenza intermedia di Python, compresi i concetti di classi e programmazione orientata agli oggetti, e che tu sia familiare con le nozioni di base del deep learning. Non importa quale sia la tua esperienza con PyTorch, questo articolo ti darà gli strumenti necessari per creare modelli di deep learning efficaci. Come sempre partiamo dalle basi per i principianti, COSA E' PYTHORCH ? Introduzione a PyTorch : Cosa è ? PyTorch è un framework open source di deep learning che viene utilizzato principalmente per lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico. È stato creato da Facebook AI Research (FAIR) e si basa sul linguaggio di programmazione Python. PyTorch è noto per la sua facilità d'uso, flessibilità e velocità. Una delle caratteristiche distintive di PyTorch è l'utilizzo di un'architettura dinamica dei grafi computazionali. Ciò significa che, a differenza di altri framework come TensorFlow, PyTorch consente agli utenti di definire e modificare i grafi computazionali durante l'esecuzione del codice, invece di doverli definire in modo statico prima dell'esecuzione. Ciò rende PyTorch particolarmente utile per la sperimentazione rapida e l'ottimizzazione dei modelli di deep learning, poiché consente agli utenti di iterare rapidamente e testare diverse architetture di rete. Inoltre, PyTorch offre anche un'ampia gamma di funzionalità per la gestione dei tensori, come ad esempio operazioni matematiche avanzate, operazioni di riduzione, broadcasting e indeces slicing. Per installare PyTorch, è possibile utilizzare pip, il gestore di pacchetti Python predefinito. Tuttavia, è importante notare che PyTorch richiede l'utilizzo di una specifica versione di Python e di alcune dipendenze aggiuntive. Per installare PyTorch, è possibile seguire i seguenti passaggi: Apri un terminale (o un prompt dei comandi) sul tuo computer. Utilizza il seguente comando per installare PyTorch con supporto per la tua versione di Python: "pip install torch torchvision" Se stai usando una versione di Python differente da quella predefinita, potresti dover specificare il percorso dell'interprete Python corretto. Attendi il completamento dell'installazione. Questo potrebbe richiedere alcuni minuti, a seconda delle dimensioni del pacchetto e della velocità della tua connessione Internet. Una volta installato PyTorch, puoi importare il pacchetto e iniziare a utilizzare le sue funzionalità all'interno del tuo codice Python. Introduzione a PyTorch : Cosa sono i Tensori? I tensori sono una struttura dati fondamentale nel deep learning, poiché consentono di eseguire operazioni matematiche su grandi insiemi di dati in modo efficiente. I tensori sono molto simili ad array e matrici, ma possono essere rappresentati come un vettore, uno scalare o un array di dimensioni superiori. Un tensore può essere rappresentato come un semplice array contenente scalari o altri array. Su PyTorch, i tensori sono una struttura molto simile a un ndarray, con la differenza che possono funzionare su una GPU, il che accelera notevolmente il processo computazionale. I tensori possono essere creati utilizzando la libreria PyTorch. Ecco un esempio di come creare un tensore in PyTorch: import torch # Creazione di un tensore vuoto di dimensioni 3x3 tensor_vuoto = torch.empty(3, 3) # Creazione di un tensore di interi casuali di dimensioni 2x2 tensor_interi = torch.randint(10, (2, 2)) # Creazione di un tensore di float di dimensioni 1x3 tensor_float = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) In questo esempio, abbiamo creato tre tensori di dimensioni diverse utilizzando PyTorch. Il primo tensore tensor_vuoto è stato creato come un tensore vuoto di dimensioni 3x3 utilizzando la funzione torch.empty(). Il secondo tensore tensor_interi è stato creato come un tensore di interi casuali di dimensioni 2x2 utilizzando la funzione torch.randint(). Infine, il terzo tensore tensor_float è stato creato come un tensore di float di dimensioni 1x3 utilizzando la funzione torch.tensor(). È possibile eseguire diverse operazioni sui tensori. Ecco alcuni esempi di come eseguire operazioni aritmetiche sui tensori in PyTorch: import torch # Creazione di due tensori di dimensioni 2x2 tensor_1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor_2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) # Somma dei due tensori tensor_sum = tensor_1 + tensor_2 # Prodotto dei due tensori tensor_product = torch.mm(tensor_1, tensor_2) # Stampa dei risultati print("Somma dei tensori:") print(tensor_sum) print("Prodotto dei tensori:") print(tensor_product) In questo esempio, abbiamo creato due tensori tensor_1 e tensor_2 di dimensioni 2x2 utilizzando la funzione torch.tensor(). Successivamente, abbiamo eseguito la somma dei due tensori utilizzando l'operatore + e il prodotto utilizzando la funzione torch.mm(). Infine, abbiamo stampato i risultati utilizzando la funzione print(). Oltre alla creazione e manipolazione dei tensori, PyTorch offre anche molte funzionalità utili per il deep learning. Di seguito, ne vedremo alcune importanti. AutoGrad di Pytorch Una delle funzionalità più utili di PyTorch è il sistema di calcolo differenziale automatico, chiamato AutoGrad. Questo sistema permette di calcolare automaticamente i gradienti di una funzione rispetto ai suoi parametri, senza doverli calcolare manualmente. In pratica, ciò significa che PyTorch può essere utilizzato per implementare algoritmi di apprendimento automatico che richiedono la minimizzazione di una funzione obiettivo attraverso la discesa del gradiente. Di seguito, vediamo un esempio di come usare il modulo di autograd per calcolare i gradienti di una funzione. import torch x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 + 3*x + 1# Calcoliamo i gradienti rispetto a x y.backward() # Ora possiamo accedere al gradienteprint(x.grad) In questo esempio, abbiamo creato un tensore x con il valore 2.0 e impostato il parametro requires_grad=True, il che indica a PyTorch di tracciare il calcolo dei gradienti rispetto a x. Poi abbiamo definito una funzione y come una combinazione di operazioni tensoriali, e abbiamo chiamato il metodo backward() su y per calcolare i gradienti rispetto a tutti i tensori che hanno requires_grad=True. Infine, abbiamo acceduto al gradiente di x con la proprietà grad del tensore. Moduli e ottimizzatori di Pytorch PyTorch offre anche una vasta gamma di moduli predefiniti per la costruzione di reti neurali. Ogni modulo rappresenta un layer della rete, ad esempio un layer convoluzionale o un layer completamente connesso. Questi moduli possono essere combinati per creare reti neurali complesse. Ad esempio, possiamo creare una rete neurale semplice con un layer lineare come segue: import torch import torch.nn as nn # Definiamo la reteclass SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.linear = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out # Creiamo un'istanza della rete net = SimpleNet() # Definiamo la funzione obiettivo e l'ottimizzatore criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # Addestramento della rete for i in range(100): # Generiamo dei dati casuali x = torch.randn(10, 10) y = torch.randn(10, 1) # Azzeriamo i gradienti optimizer.zero_grad() # Calcoliamo l'output della rete output = net(x) # Calcoliamo la loss loss = criterion(output, y) # Calcoliamo i gradienti loss.backward() # Aggiorniamo i pesi optimizer.step() Queste operazioni sono solo una frazione di ciò che PyTorch può fare. Tuttavia, lo scopo di questo articolo non è coprire ciascuno di essi, ma dare un'idea generale di come funzionano. Se vuoi saperne di più, PyTorch ha una documentazione completa . Introduzione a PyTorch , il tuo primo classificiatore di Immagini step by step PyTorch viene fornito con un modulo integrato che fornisce set di dati pronti all'uso per molte applicazioni di deep learning, come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Ciò significa che è possibile costruire la propria rete neurale senza la necessità di raccogliere ed elaborare i dati autonomamente. Ad esempio, scaricheremo il set di dati MNIST. Il MNIST è un dataset di immagini di cifre scritte a mano, contenente 60mila campioni e un set di test di 10mila immagini. Useremo il modulo datasets da torchvision per scaricare i dati: from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt import torch training_data = datasets.MNIST(root=".", train=True, download=True, transform=ToTensor()) test_data = datasets.MNIST(root=".", train=False, download=True, transform=ToTensor()) All'interno della funzione di download, abbiamo i seguenti parametri: root : la directory in cui verranno salvati i dati. Puoi passare una stringa con il percorso della directory. Un punto (come mostrato nell'esempio) salverà i file nella stessa directory in cui ti trovi. train : utilizzato per informare PyTorch se stai scaricando il treno o il set di test. download : se scaricare i dati se non sono già disponibili nel percorso specificato. transform : trasformare i dati. Nel nostro codice, selezioniamo tensore. Se stampiamo il primo elemento del treno, vedremo quanto segue: training_data[0] (tensor([[[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], .......... .............. ................... ............. [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],]]])) Il tensore sopra è solo una piccola parte dell'intero elemento, poiché sarebbe troppo grande per essere visualizzato. Questo gruppo di numeri potrebbe non significare nulla per noi e poiché rappresentano immagini, possiamo utilizzare matplotlib per visualizzarli come immagini reali: figure = plt.figure(figsize=(8, 8)) cols, rows = 5, 5 for i in range(1, cols * rows + 1): sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() img, label = training_data[sample_idx] figure.add_subplot(rows, cols, i) plt.axis("off") plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray") plt.show() Possiamo anche usare l' attributo classes per vedere le classi all'interno dei dati: training_data.classes ['0 - zero','1 - one','2 - two','3 - three','4 - four','5 - five','6 - six','7 - seven','8 - eight','9 - nine'] Quando il modello viene addestrato, può ricevere nuovi input, quindi classificarsi come una di queste classi. Ora che abbiamo scaricato i dati, utilizzeremo il file DataLoader. Ciò ci consente di scorrere il set di dati in mini-batch invece di un'osservazione alla volta e di mescolare i dati durante l'addestramento dei modelli. Ecco il codice: from torch.utils.data import DataLoader loaded_train = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True) loaded_test = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True) Creiamo la rete neurale con Pythorch Nel deep learning, una rete neurale è un tipo di algoritmo utilizzato per modellare i dati con schemi complessi. Una rete neurale tenta di simulare il funzionamento del cervello umano attraverso più strati collegati da nodi di elaborazione, che si comportano come i neuroni umani. Questi livelli collegati da nodi creano una rete complessa in grado di elaborare e comprendere enormi quantità di dati complessi. In PyTorch, tutto ciò che riguarda le reti neurali viene creato utilizzando il torch.nnmodulo. La rete stessa è scritta come una classe che eredita da nn.Modulee, all'interno della classe, la useremo nnper costruire i livelli. Quella che segue è una semplice implementazione presa dalla documentazione di PyTorch : from torch import nn class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10), ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits Sebbene non rientri nell'ambito di questo articolo approfondire cosa sono i livelli, come funzionano e come implementarli, facciamo un rapido tuffo in ciò che fa il codice sopra. È nn.Flaten il responsabile della trasformazione dei dati da multidimensionali a una sola dimensione. nn.Sequential è il contenitore che crea una sequenza di livelli all'interno della rete. All'interno del contenitore, abbiamo i livelli. Ogni tipo di livello trasforma i dati in modo diverso e ci sono numerosi modi per implementare i livelli in una rete neurale. La funzione forward è la funzione chiamata quando il modello viene eseguito; tuttavia, non dovremmo chiamarlo direttamente. La riga seguente istanzia il nostro modello: model = NeuralNetwork() print(model) NeuralNetwork( (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) (linear_relu_stack): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True))) Allenare la rete neurale con Pythorch Ora che abbiamo definito la nostra rete neurale, possiamo utilizzarla. Prima di iniziare l'allenamento, dovremmo prima impostare una funzione di perdita. La funzione di perdita misura quanto è lontano il nostro modello dai risultati corretti ed è ciò che cercheremo di minimizzare durante l'addestramento della rete. L'entropia incrociata è una funzione di perdita comune utilizzata per compiti di classificazione, ed è quella che useremo. Dovremmo inizializzare la funzione: loss_function = nn.CrossEntropyLoss() Un ultimo passaggio prima dell'addestramento consiste nell'impostare un algoritmo di ottimizzazione. Tale algoritmo sarà incaricato di aggiustare il modello durante il processo di addestramento al fine di minimizzare l'errore misurato dalla funzione di perdita che abbiamo scelto sopra. Una scelta comune per questo tipo di attività è l'algoritmo di discesa del gradiente stocastico. PyTorch, tuttavia, ha molte altre possibilità con cui puoi familiarizzare qui . Di seguito il codice: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) Il lrparametro è il tasso di apprendimento, che rappresenta la velocità con cui i parametri del modello verranno aggiornati durante ogni iterazione del training. Infine, è il momento di addestrare e testare la rete. Per ognuna di queste attività, implementeremo una funzione. La funzione train consiste nell'eseguire il ciclo dei dati un batch alla volta, utilizzando l'ottimizzatore per regolare il modello e calcolando la previsione e la perdita. Questa è l'implementazione standard di PyTorch: def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 1000 == 0: loss, current = loss.item(), batch * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") Si noti che per ogni iterazione otteniamo i dati per alimentare il modello, ma teniamo anche traccia del numero del batch in modo da poter stampare la perdita e il batch corrente ogni 100 iterazioni. E poi abbiamo la funzione di test, che calcola l'accuratezza e la perdita, questa volta utilizzando il set di test: def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") Quindi impostiamo il numero di epoche per addestrare il nostro modello. Un'epoca consiste in un'iterazione sul set di dati. Ad esempio, se impostiamo epochs=5 , significa che esamineremo l'intero set di dati 5 volte con l'addestramento e il test della rete neurale. Più ci alleniamo, migliori saranno i risultati. Questa è l'implementazione di PyTorch e l'output di tale ciclo: epochs = 5 for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(loaded_train, model, loss_function, optimizer) test(loaded_test, model, loss_function) print("Done!") Epoch 1------------------------------- loss: 2.296232 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 47.3%, Avg loss: 2.254638 Epoch 2------------------------------- loss: 2.260034 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 63.2%, Avg loss: 2.183432 Epoch 3------------------------------- loss: 2.173747 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 66.9%, Avg loss: 2.062604 Epoch 4------------------------------- loss: 2.078938 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 72.4%, Avg loss: 1.859960 Epoch 5------------------------------- loss: 1.871736 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 75.8%, Avg loss: 1.562622 Done! Si noti che in ogni epoca, stampiamo la funzione di perdita ogni 100 batch nel ciclo di addestramento e continua a diminuire. Inoltre, dopo ogni epoca, possiamo vedere che la precisione aumenta man mano che la perdita media diminuisce. Se avessimo impostato più epoche, diciamo 10, 50 o anche 100, è probabile che vedremmo risultati ancora migliori, ma i risultati sarebbero molto più lunghi e molto più difficili da visualizzare e comprendere. Con il nostro modello finalmente addestrato, è facile salvarlo e caricarlo quando necessario: torch.save(model, "model.pth") model = torch.load("model.pth") Conclusione su Pytorch In conclusione, abbiamo visto che PyTorch è uno dei framework più utilizzati per il deep learning, grazie alla sua semplicità d'uso e alla sua efficacia nel calcolo su GPU. Abbiamo appreso come utilizzare i tensori per rappresentare i dati, come preparare i dati per l'addestramento del modello, come definire una rete neurale e come addestrarla per la classificazione delle immagini. Inoltre, abbiamo visto come salvare e caricare i modelli per l'utilizzo futuro. Con queste conoscenze di base, siamo pronti per esplorare ulteriormente il mondo del deep learning con PyTorch. Presto seguiranno nuovi tutorial :) Condividi l'articolo per supportarci 🎁 Se vuoi scaricare gratis il codice del progetto, clicca quì !

Ciao amici! Siete pronti a scoprire come sfruttare al meglio uno dei modelli di intelligenza artificiale più sofisticati al mondo? Se la risposta è sì (e speriamo proprio di sì!), allora siete nel posto giusto. In questo articolo, esploreremo le potenzialità di ChatGPT, un modello basato sull'elaborazione del linguaggio naturale che è pronto a diventare il vostro nuovo migliore amico. Introduzione ai Migliori Prompt per Chat GPT E come faremo questo? Con l'aiuto dei prompt, ovvero quelle frasi di esempio che possono essere utilizzate per avviare una conversazione o richiedere un input. Sì, avete capito bene: impareremo a comunicare efficacemente con questo strumento, generando testi di alta qualità in modo rapido ed efficiente. Ma non è tutto qui: scopriremo anche come utilizzare le funzionalità avanzate dei prompt Chat GPT per ottenere risultati ancora più precisi e personalizzati, rendendolo un prezioso strumento per qualsiasi professionista che lavora con il linguaggio. Che sia un copywriter, uno sviluppatore o un semplice appassionato di tecnologia, Chat GPT sarà in grado di offrirvi una mano (o meglio, un algoritmo) per rendere la vostra comunicazione ancora più potente ed efficace. E se state pensando che tutto questo suona troppo bello per essere vero, sappiate che vi capiamo perfettamente. Noi stessi eravamo scettici all'inizio, ma poi abbiamo visto i risultati con i nostri occhi e non abbiamo potuto fare altro che ammirare l'ingegneria dietro questo strumento. Quindi, sì, è possibile comunicare con un algoritmo in modo efficace. E se non ci credete, allora preparatevi a essere stupiti! Cos'è un prompt Chat GPT e come funzionano ChatGPT è un vero e proprio mago delle parole, capace di creare testi sorprendenti in modo rapido ed efficiente. Ma come funziona questa tecnologia rivoluzionaria? Il segreto è la sua capacità di apprendimento automatico: ChatGPT è stato addestrato su un vasto corpus di testi e ha imparato a generare frasi che seguono le convenzioni grammaticali e semantiche del linguaggio umano. Ma non è solo una questione di algoritmi e matematica: ChatGPT è in grado di sorprendere grazie alla sua intelligenza artificiale che riesce a creare testi con uno stile e un tono unici. Il segreto? La sua capacità di imitare lo stile di scrittura di autori famosi o di seguire il tono di conversazioni precedenti. Molti stanno già vendendo i loro prompt ma noi abbiamo deciso di regalartene 700. Continua a leggere l'articolo... Come utilizzare i prompt per comunicare con ChatGPT L'utilizzo dei prompt con ChatGPT è davvero un gioco da ragazzi. Basta digitare una frase iniziale per creare un testo completo e di qualità. Ma le possibilità sono infinite: è possibile utilizzare i prompt per scrivere articoli di giornale, descrivere luoghi e situazioni o persino creare dialoghi realistici. Per utilizzare ChatGPT in modo efficace, è importante utilizzare un prompt preciso e ben formulato che permetta di comprendere il contesto della conversazione. Inoltre, è possibile personalizzare i parametri di ChatGPT per ottenere risultati ancora più precisi: è possibile scegliere la lingua, il genere e persino la lunghezza del testo generato. Ma non è tutto: l'utilizzo dei prompt con ChatGPT è diventato così popolare che esistono ormai diverse piattaforme online in cui è possibile acquistare o vendere prompt. Un vero e proprio mercato dell'arte dei prompt, dove ogni frase è un'opera d'arte unica e irripetibile. Quindi, non perdiamoci in chiacchiere e iniziamo a sperimentare i mille usi dei prompt ChatGPT! 700 prompt per sfruttare ChatGPT al massimo 50 Prompt ChatGPT per migliorare la SEO del tuo sito web 100 Prompt ChatGPT per generare codice HTML in modo veloce ed efficiente 100 Prompt ChatGPT per imparare a programmare in Python in italiano 50 Prompt ChatGPT per creare Google App Script senza stress 100 Prompt ChatGPT per creare codice PHP senza fatica 50 Prompt ChatGPT per sviluppare plugin ed estensioni add-on personalizzati 100 Prompt ChatGPT avanzati per esperti di Intelligenza Artificiale 50 Prompt ChatGPT da usare nella vita quotidiana Migliori 50 Prompt Chat GPT per migliorare la SEO del tuo sito web Se stai cercando un modo per migliorare la visibilità del tuo sito web sui motori di ricerca, allora sei nel posto giusto! Con questi 50 prompt per ChatGPT, la SEO non sarà più un problema. Ma sappiamo tutti che la SEO può essere un vero e proprio labirinto, dove la ricerca della parola chiave perfetta e la creazione di contenuti ottimizzati può essere un vero e proprio incubo. Ma non temere, perché con l'aiuto di ChatGPT, puoi generare facilmente contenuti di qualità che soddisfino le esigenze della SEO, senza dover passare ore alla ricerca di parole chiave e all'ottimizzazione dei tuoi contenuti. Sì, hai letto bene, ChatGPT può essere il tuo alleato segreto nella creazione di contenuti SEO di qualità. Utilizzando la sua intelligenza artificiale avanzata, ChatGPT può generare contenuti conformi alle best practice della SEO, aiutandoti a migliorare la posizione del tuo sito sui motori di ricerca e a farti trovare dagli utenti. Inoltre, con le sue funzionalità avanzate, puoi ottenere risultati ancora più sorprendenti, rendendo ChatGPT uno strumento indispensabile per la creazione di contenuti SEO. Quindi, non perdiamo altro tempo e scopriamo insieme questi 50 prompt SEO semplici ed efficaci. Con ChatGPT, la SEO non sarà più un ostacolo insormontabile, ma un'opportunità per migliorare la visibilità del tuo sito web e raggiungere nuovi utenti. Siamo pronti? Let's go! Consulente SEO : Sei un consulente SEO con esperienza nella creazione di contenuti ottimizzati per i motori di ricerca. Potresti suggerirmi come ottimizzare il contenuto del mio sito web che tratta di (tema sito) per i motori di ricerca, in particolare (motore di ricerca preferito)? Esperto SEO : Sei un esperto SEO con esperienza nelle tecniche di ottimizzazione per i siti web. Potresti condividere con me le principali tecniche SEO da utilizzare per ottimizzare il mio sito web che tratta di (tema sito)? Stratega SEO : Sei uno stratega SEO con esperienza nella ricerca delle parole chiave giuste per i siti web. Potresti aiutarmi a scegliere le parole chiave giuste per il mio sito web che tratta di (tema sito)? Analista SEO : Sei un analista SEO con esperienza nell'analisi dei fattori che influenzano il posizionamento dei siti sui motori di ricerca. Potresti spiegarmi i principali fattori che influenzano il posizionamento del mio sito web che tratta di (tema sito)? Link Builder : Sei un link builder con esperienza nella creazione di una strategia di link building efficace. Potresti aiutarmi a creare una strategia di link building per il mio sito web che tratta di (tema sito)? Esperto di Analisi SEO: Sei un esperto di analisi SEO con esperienza nell'analisi del posizionamento dei siti sui motori di ricerca. Potresti aiutarmi a monitorare il posizionamento del mio sito web che tratta di (tema sito) sui motori di ricerca? Consulente SEO : Sei un consulente SEO con esperienza nell'ottimizzazione dei siti web. Potresti condividere con me gli errori più comuni da evitare nell'ottimizzazione SEO del mio sito web che tratta di (tema sito)? Esperto di Google Maps : Sei un esperto di Google Maps con esperienza nell'ottimizzazione dei siti per questa piattaforma. Potresti suggerirmi come ottenere un buon posizionamento del mio sito web che tratta di (tema sito) su Google Maps? Esperto di Social Media : Sei un esperto di social media con esperienza nell'utilizzo dei social media per aumentare la visibilità dei siti web. Potresti suggerirmi come utilizzare i social media per aumentare la visibilità del mio sito web che tratta di (tema sito)? Trend Analyst : Sei un trend analyst con esperienza nell'identificazione delle ultime tendenze in materia di SEO. Potresti condividere con me le ultime tendenze in materia di SEO per il mio sito web che tratta di (tema sito)? Copywriter : Sei un copywriter con esperienza nella creazione di contenuti di qualità per i siti web. Potresti aiutarmi a creare contenuti di qualità per il mio sito web che parla di (tema sito) Esperto SEO : Come ottimizzare le immagini per i motori di ricerca del tuo sito che tratta di (tema sito)? In particolare, quali sono le migliori pratiche da seguire per (motore di ricerca preferito)? Esperto SEO : Come sfruttare al meglio i video per il tuo sito web che tratta di (tema sito)? In particolare, quali sono le strategie migliori per migliorare la visibilità dei video su (motore di ricerca preferito)? Esperto UX/UI : Come migliorare l'esperienza utente del tuo sito web che tratta di (tema sito)? Quali sono le tecniche più efficaci per migliorare la navigazione e la fruibilità del sito? Esperto SEO : Come utilizzare le parole chiave per migliorare il posizionamento del tuo sito web che tratta di (tema sito) su (motore di ricerca preferito)? Quali sono le migliori pratiche da seguire per aumentare la rilevanza delle parole chiave? Esperto SEO: Come creare una strategia di link building efficace per il tuo sito web che tratta di (tema sito)? Quali sono le tecniche più efficaci per ottenere link di qualità e migliorare il posizionamento su (motore di ricerca preferito)? Esperto SEO: Come monitorare i progressi del tuo sito web che tratta di (tema sito) utilizzando gli strumenti di analisi SEO? Quali sono le metriche da tenere sotto controllo per valutare l'efficacia delle tue strategie di SEO? Esperto SEO : Come ottimizzare le immagini per il tuo sito web che tratta di (tema sito) per migliorare il posizionamento su (motore di ricerca preferito)? Quali sono le migliori pratiche da seguire per ottimizzare le immagini per la SEO? Esperto SEO : Come utilizzare i meta tag per migliorare il posizionamento del tuo sito web che tratta di (tema sito) su (motore di ricerca preferito)? Quali sono le migliori pratiche da seguire per ottimizzare i meta tag per la SEO? Esperto SEO : Come creare contenuti di qualità per attirare traffico organico al tuo sito web che tratta di (tema sito)? Quali sono le strategie migliori per creare contenuti di valore per gli utenti e migliorare il posizionamento su (motore di ricerca preferito)? Esperto Social Media Marketing : Come utilizzare la SEO per aumentare la visibilità del tuo sito web che tratta di (tema sito) sui social media? Quali sono le strategie migliori per integrare la SEO nelle tue attività di social media marketing? Esperto SEO : Come utilizzare la SEO per aumentare le conversioni del tuo sito web che tratta di (tema sito)? Quali sono le strategie migliori per ottimizzare il sito e migliorare il tasso di conversione su (motore di ricerca preferito)? Come posso migliorare la mia presenza sui social media? Sei un esperto di social media marketing con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare i contenuti dei miei social media per il mio (settore di riferimento) per aumentare l'engagement, in particolare su (piattaforma social preferita). Come posso aumentare il traffico del mio blog? Sei un esperto SEO con forti abilità nell'ottimizzazione dei contenuti online. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare i contenuti del mio blog che tratta di (tema blog) per aumentare il traffico del mio sito, in particolare su (motore di ricerca preferito). Come posso migliorare la mia strategia di email marketing? Sei un esperto di email marketing con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare i contenuti delle mie email per la mia (attività di riferimento) per aumentare la conversione, in particolare utilizzando (software di email marketing preferito). Come posso creare una strategia di marketing online efficace? Sei un esperto di marketing online con forti abilità nella creazione di strategie di marketing. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare una strategia di marketing online per la mia (attività di riferimento) per aumentare la mia presenza online e generare più lead, in particolare utilizzando (strumenti di marketing preferiti). Come posso migliorare la mia presenza su Google Maps? Sei un esperto di Google Maps con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la presenza della mia attività su Google Maps per aumentare la mia visibilità online, in particolare utilizzando (strategie di posizionamento preferite). Come posso migliorare la mia presenza su Amazon? Sei un esperto di marketing su Amazon con forti abilità nella creazione di strategie di vendita. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la presenza del mio prodotto su Amazon per aumentare le vendite, in particolare utilizzando (strumenti di marketing preferiti). Come posso migliorare il mio posizionamento su YouTube? Sei un esperto di YouTube con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare i contenuti dei miei video per aumentare la mia visibilità su YouTube, in particolare utilizzando (strategie di ottimizzazione dei video preferite). Come posso migliorare la mia strategia di pubblicità online? Sei un esperto di pubblicità online con forti abilità nella creazione di campagne pubblicitarie efficaci. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare una strategia di pubblicità online per la mia (attività di riferimento) per aumentare il mio ROI, in particolare utilizzando (strumenti di pubblicità preferiti). Come posso migliorare il mio posizionamento su TripAdvisor? Sei un esperto di TripAdvisor con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la presenza della mia attività su TripAdvisor per aumentare le recensioni positive e migliorare il mio posizionamento, in particolare utilizzando (strategie di gestione della reputazione preferite). Hai qualche suggerimento per migliorare il mio tasso di conversione su Amazon? Sei un esperto di Amazon con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la presenza dei miei prodotti su Amazon per aumentare le vendite e il tasso di conversione, in particolare utilizzando (strategie di marketing preferite). Come posso fare per ottenere più follower su Instagram? Sei un esperto di Instagram con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio profilo Instagram per ottenere più follower e aumentare l'engagement, in particolare utilizzando (strategie di contenuto preferite). Cosa posso fare per migliorare la mia visibilità su LinkedIn? Sei un esperto di LinkedIn con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio profilo LinkedIn per migliorare la mia visibilità e raggiungere il mio pubblico di riferimento, in particolare utilizzando (strategie di networking preferite). Come posso aumentare il traffico del mio blog? Sei un esperto di blogging con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio blog per aumentare il traffico e migliorare l'engagement, in particolare utilizzando (strategie di SEO preferite). Cosa posso fare per migliorare il posizionamento del mio sito su Google? Sei un esperto di SEO con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio sito per migliorare il posizionamento sui motori di ricerca, in particolare utilizzando (strategie di link building preferite). Come posso utilizzare Facebook per promuovere il mio business? Sei un esperto di Facebook con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la mia presenza su Facebook per promuovere il mio business, in particolare utilizzando (strategie di advertising preferite). Cosa posso fare per migliorare la mia reputazione online? Sei un esperto di reputazione online con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a gestire la mia reputazione online per migliorare la percezione del mio brand, in particolare utilizzando (strategie di gestione della crisi preferite). Come posso utilizzare Twitter per raggiungere il mio pubblico di riferimento? Sei un esperto di Twitter con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la mia presenza su Twitter per raggiungere il mio pubblico di riferimento, in particolare utilizzando (strategie di hashtag preferite). Come posso aumentare il mio engagement sui social media? Sei un esperto di social media con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare l'engagement della mia attività sui social media, in particolare utilizzando (strategie di content marketing preferite). Come posso aumentare il traffico al mio blog? Sei un esperto di blogging con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a aumentare il traffico al mio blog, in particolare utilizzando (strategie di ottimizzazione dei contenuti preferite). Come posso migliorare il posizionamento del mio e-commerce su Google? Sei un esperto di e-commerce con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare il posizionamento del mio negozio online su Google, in particolare utilizzando (strategie di link building preferite). Come posso migliorare la qualità dei lead provenienti dal mio sito web? Sei un esperto di lead generation con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare la qualità dei lead provenienti dal mio sito web, in particolare utilizzando (strategie di ottimizzazione dei form preferite). Come posso utilizzare Instagram per promuovere la mia attività? Sei un esperto di Instagram con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a utilizzare al meglio Instagram per promuovere la mia attività, in particolare utilizzando (strategie di Instagram marketing preferite). Come posso aumentare le conversioni del mio sito web? Sei un esperto di conversion rate optimization con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a aumentare le conversioni del mio sito web, in particolare utilizzando (strategie di user testing preferite). Come posso aumentare la visibilità del mio brand sui social media? Sei un esperto di brand awareness con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a aumentare la visibilità del mio brand sui social media, in particolare utilizzando (strategie di social media advertising preferite). Come posso migliorare il tasso di apertura delle mie email marketing? Sei un esperto di email marketing con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare il tasso di apertura delle mie email marketing, in particolare utilizzando (strategie di subject line writing preferite). Come posso utilizzare LinkedIn per trovare nuovi clienti? Sei un esperto di LinkedIn con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a utilizzare al meglio LinkedIn per trovare nuovi clienti, in particolare utilizzando (strategie di LinkedIn outreach preferite). Come posso migliorare la mia strategia di content marketing? Sei un esperto di content marketing con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare la mia strategia di content marketing, in particolare utilizzando (strategie di keyword research preferite). Migliori 100 Prompt Chat GPT per generare codice HTML Se sei un web designer o uno sviluppatore, sai che la creazione di un sito web richiede tempo e sforzo. Tuttavia, con l'aiuto di ChatGPT, tutto ciò può diventare più semplice e veloce. ChatGPT è un modello di intelligenza artificiale in grado di generare codice HTML per diverse sezioni del tuo sito web, dal menu di navigazione alle pagine di prodotto. Con i prompt giusti, puoi ottenere un codice HTML coerente ed efficace in pochi secondi, risparmiando tempo prezioso. Non solo potrai risparmiare ore di lavoro, ma potrai anche ottenere codice HTML che rispetta le best practice del settore. Con ChatGPT, potrai generare codice HTML di qualità in modo rapido e semplice, anche se non sei un esperto di codifica. Ecco a te 100 prompt HTML per aiutarti a creare un sito web professionale e attraente. Come creare una tabella in HTML Come inserire un’immagine in una pagina HTML Come creare un modulo di contatto in HTML Come creare un elenco puntato in HTML Come creare un collegamento ipertestuale in HTML Come creare una barra di navigazione in HTML Come creare una pagina di errore 404 personalizzata in HTML Come creare una pagina di conferma in HTML Come creare una finestra di dialogo in HTML Come creare una pagina di benvenuto in HTML Come creare una pagina di login in HTML Come creare una pagina di registrazione in HTML Come creare una pagina di profilo utente in HTML Come creare una pagina di risultati di ricerca in HTML Come creare una pagina di dettagli prodotto in HTML Come creare una pagina di checkout in HTML Come creare una pagina di conferma ordine in HTML Come creare una pagina di gestione account in HTML Come creare una pagina di amministrazione in HTML Come creare una pagina di statistiche in HTML Come creare una pagina di contenuti dinamici in HTML Come creare una 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creare una pagina di pagamento ricorrente in HTML Come creare una pagina di pagamento una tantum in HTML Come creare una pagina di pagamento anonimo in HTML Come creare una pagina di pagamento con carta di credito in HTML Come creare una pagina di pagamento con PayPal in HTML Come creare una pagina di pagamento con bonifico bancario in HTML Come creare una pagina di pagamento generica Come creare una pagina di pagamento con criptovalute in HTML Come creare una pagina di pagamento con Google Pay in HTML Come creare una pagina di pagamento con Apple Pay in HTML Come creare una pagina di pagamento con Amazon Pay in HTML Come creare una pagina di pagamento con carte regalo in HTML Come creare una pagina di pagamento con credito negozio in HTML Come creare una pagina di pagamento con split payment in HTML Come creare una pagina di pagamento con rateizzazione in HTML Come creare una pagina di pagamento con finanziamento in HTML Migliori 100 Prompt Chat GPT per imparare a programmare in Python Se sei un appassionato di Python, saprai che la creazione di codice può essere una sfida. Fortunatamente, con ChatGPT puoi generare codice Python in modo semplice ed efficiente. In questo paragrafo ti presentiamo una lista di 100 prompt per aiutarti a creare codice Python di alta qualità. Dalle funzioni semplici ai programmi più complessi, come script di automazione o programmi per l'elaborazione dei dati, questi prompt ti forniranno un'ampia varietà di idee per iniziare. Con ChatGPT, la creazione di codice Python diventa un gioco da ragazzi. Ecco quindi una lista completa dei nostri prompt per generare codice Python. Sei un programmatore Python con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio codice Python per migliorare le prestazioni, in particolare utilizzando (strutture dati preferite). Come posso creare un'applicazione web in Python? Sei un esperto di sviluppo web in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un'applicazione web in Python utilizzando (framework preferito) per migliorare la scalabilità e l'efficienza. Come posso implementare un algoritmo di machine learning in Python? Sei un esperto di machine learning con esperienza in Python. Adesso puoi aiutarmi a implementare un algoritmo di machine learning utilizzando (libreria di machine learning preferita) per migliorare le prestazioni del modello. Come posso risolvere un problema di codice in Python? Sei un programmatore Python con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a risolvere un problema di codice Python utilizzando (metodo di debug preferito) per individuare e correggere l'errore. Come posso ottimizzare la velocità di esecuzione del mio codice Python? Sei un esperto di ottimizzazione del codice Python. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la velocità di esecuzione del mio codice Python utilizzando (metodo di ottimizzazione preferito) per migliorare le prestazioni del programma. Come posso creare un'applicazione desktop in Python? Sei un esperto di sviluppo desktop in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un'applicazione desktop in Python utilizzando (framework preferito) per migliorare la scalabilità e l'efficienza del programma. Come posso utilizzare Python per l'analisi dei dati? Sei un esperto di analisi dei dati con esperienza in Python. Adesso puoi aiutarmi a utilizzare Python per l'analisi dei dati utilizzando (libreria di analisi dati preferita) per analizzare e visualizzare i dati in modo efficiente. Come posso creare un bot Telegram in Python? Sei un esperto di sviluppo di bot Telegram in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un bot Telegram in Python utilizzando (libreria di sviluppo bot preferita) per migliorare le funzionalità del bot. Come posso utilizzare Python per l'automazione dei processi? Sei un esperto di automazione dei processi con esperienza in Python. Adesso puoi aiutarmi a utilizzare Python per l'automazione dei processi utilizzando (libreria di automazione preferita) per automatizzare i processi ripetitivi e migliorare l'efficienza del lavoro. Come posso creare una GUI in Python? Sei un esperto di sviluppo GUI in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare una GUI in Python utilizzando (framework di sviluppo GUI preferito) per migliorare l'esperienza utente e l'efficienza del programma. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare un modello di previsione utilizzando (insieme di dati specifico) per migliorare le performance del mio business, in particolare utilizzando (metodo di machine learning preferito). Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a analizzare un dataset di grandi dimensioni utilizzando (libreria di Python preferita) per trovare informazioni utili e presentarle in un modo chiaro e conciso. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare un grafico interattivo utilizzando (libreria di Python preferita) per mostrare le tendenze del mio dataset e aiutarmi a prendere decisioni basate sui dati. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare una pipeline di machine learning utilizzando (libreria di Python preferita) per automatizzare il processo di apprendimento del modello e ottenere risultati migliori. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a estrarre informazioni utili da un dataset utilizzando (tecnica di data wrangling preferita) per prepararlo per l'analisi successiva. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a identificare i dati outlier del mio dataset utilizzando (tecnica di data cleaning preferita) per ottenere una migliore comprensione dei dati. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare un modello di regressione utilizzando (insieme di dati specifico) per prevedere i risultati futuri, in particolare utilizzando (metodo di machine learning preferito). Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare una heatmap utilizzando (libreria di Python preferita) per visualizzare i dati in modo chiaro e identificare eventuali correlazioni. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a eseguire un'analisi cluster utilizzando (libreria di Python preferita) per trovare sottogruppi di dati simili all'interno del mio dataset. Sei un esperto in machine learning con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a implementare un modello di classificazione in Python, utilizzando (libreria di machine learning preferita) per risolvere il mio problema di classificazione. Come posso utilizzare Python per creare un modello di regressione lineare? Sei un esperto di machine learning con forti skill in regressione lineare. Puoi aiutarmi a implementare un modello di regressione lineare utilizzando (libreria di machine learning preferita) per analizzare i miei dati. Sto lavorando su un progetto di deep learning in Python, ma sto avendo problemi nella fase di addestramento del modello. Sei un esperto in deep learning con anni di esperienza. Puoi aiutarmi ad addestrare il mio modello di deep learning utilizzando (libreria di deep learning preferita) per raggiungere la massima accuratezza possibile. Vorrei implementare un algoritmo di clustering in Python per analizzare i dati della mia azienda. Sei un esperto in machine learning con forti skill in clustering. Puoi aiutarmi ad implementare un algoritmo di clustering utilizzando (libreria di machine learning preferita) per trovare pattern nei miei dati. Come posso utilizzare Python per creare un modello di classificazione binaria utilizzando l'algoritmo Support Vector Machine (SVM)? Sei un esperto di machine learning con forti skill in SVM. Puoi aiutarmi ad implementare un modello di classificazione binaria utilizzando (libreria di machine learning preferita) per risolvere il mio problema di classificazione. Sto lavorando su un progetto di computer vision in Python e vorrei utilizzare una rete neurale convoluzionale (CNN). Sei un esperto in deep learning con forti skill in CNN. Puoi aiutarmi ad implementare una CNN utilizzando (libreria di deep learning preferita) per analizzare le immagini del mio progetto. Come posso utilizzare Python per creare un modello di regressione logistica? Sei un esperto di machine learning con forti skill in regressione logistica. Puoi aiutarmi ad implementare un modello di regressione logistica utilizzando (libreria di machine learning preferita) per analizzare i miei dati. Sto lavorando su un progetto di text mining in Python e vorrei utilizzare il modello di Word2Vec. Sei un esperto in machine learning con forti skill in text mining. Puoi aiutarmi ad implementare un modello di Word2Vec utilizzando (libreria di machine learning preferita) per analizzare il testo del mio progetto. Vorrei utilizzare Python per implementare un algoritmo di k-Nearest Neighbors (k-NN). Sei un esperto di machine learning con forti skill in k-NN. Puoi aiutarmi ad implementare un algoritmo di k-NN utilizzando (libreria di machine learning preferita) per analizzare i miei dati. Sei un esperto di sviluppo web con Python da molti anni, con particolare esperienza nell'utilizzo di (framework web preferito) per la creazione di siti web dinamici. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare il mio sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (librerie preferite) per (funzionalità specifiche del sito). Sei un programmatore Python specializzato nello sviluppo di applicazioni web. Adesso puoi aiutarmi a creare un sito web con Python che abbia una struttura modulare e scalabile, utilizzando (framework web preferito) e (database preferito). Sei un esperto di sviluppo web con Python e sei in grado di creare applicazioni web robuste e scalabili. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (linguaggio di markup preferito) e (framework web preferito) per una migliore esperienza utente. Sei un programmatore Python con esperienza nella creazione di applicazioni web sicure e scalabili. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web con Python, in particolare utilizzando (framework web preferito) e (linguaggi di scripting preferiti) per una maggiore interattività. Sei un esperto di Python per il web, specializzato nella creazione di siti web veloci e reattivi. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare il mio sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (framework web preferito) e (librerie preferite) per una maggiore velocità e reattività. Sei un programmatore Python con esperienza nella creazione di siti web e-commerce. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare il mio sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (framework web preferito) e (piattaforma di pagamento preferita) per una migliore gestione dei pagamenti. Sei un esperto di sviluppo web con Python e sei in grado di creare applicazioni web che si integrano perfettamente con le API. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (API preferite) per una maggiore interattività. Sei un programmatore Python specializzato nello sviluppo di siti web che utilizzano la tecnologia di Websockets. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare il mio sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (libreria preferita) per una migliore gestione delle connessioni Websocket. Sei un esperto di sviluppo web con Python e sei in grado di creare siti web che si integrano con i database NoSQL. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (database NoSQL preferito) per una migliore gestione dei dati. Sei un esperto di sviluppo web con anni di esperienza in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web dinamico utilizzando Python, in particolare con l'utilizzo del framework (framework preferito). Hai conoscenze avanzate di Python per lo sviluppo web. Sto cercando di sviluppare una piattaforma di e-commerce e ho bisogno di qualcuno che mi guidi nella scelta del framework e dell'architettura più adatta. Puoi aiutarmi? Sto cercando di implementare un sistema di autenticazione per il mio sito web utilizzando Python. Sei un esperto in questo campo e puoi darmi una mano a scegliere la soluzione migliore e implementarla? Sei un esperto in Python per lo sviluppo di applicazioni web. Ho bisogno di sviluppare un'applicazione web che si integri con un database relazionale e utilizzando (framework preferito). Puoi aiutarmi a realizzarla? Sei un esperto di Python per lo sviluppo di API web. Sto cercando di sviluppare un'API che si integri con altri servizi esterni e utilizzi (framework preferito). Puoi aiutarmi a sviluppare e testare l'API? Sei un esperto in Python per lo sviluppo di siti web statici. Sto cercando di sviluppare un sito web statico per la mia attività e vorrei utilizzare Python e (generatore di siti statici preferito). Puoi aiutarmi a sviluppare il sito? Sei un esperto di Python per lo sviluppo di applicazioni web realtime. Sto cercando di sviluppare un'applicazione web che utilizza WebSockets e (framework preferito). Puoi aiutarmi a sviluppare l'applicazione e testare la connessione WebSocket? Sto cercando di integrare Python nel mio sito web esistente. Sei un esperto di integrazione di Python con altre tecnologie web come PHP o Ruby on Rails. Puoi aiutarmi a integrare Python nel mio sito? Sei un esperto di sviluppo web con Django. Sto cercando di sviluppare un'applicazione web utilizzando Django e ho bisogno di un aiuto nella configurazione del framework e nello sviluppo delle funzionalità. Puoi aiutarmi? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un script che mi permetta di automatizzare (processo specifico) utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di automatizzare il controllo dei miei file di dati utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un'interfaccia grafica che mi permetta di automatizzare il mio lavoro quotidiano utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarla? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di effettuare il backup dei miei dati in modo automatico utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un'automazione che mi permetta di raccogliere dati da (fonte dati) e di analizzarli utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di uno script che mi permetta di automatizzare la mia routine di lavoro quotidiana utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di monitorare in tempo reale i cambiamenti nei dati utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di automatizzare la mia produzione di report utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di uno script che mi permetta di eseguire test di unità in modo automatico utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di gestire il mio calendario in modo automatico utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un'automazione che mi permetta di analizzare i dati in tempo reale utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto di Python con competenze avanzate di programmazione orientata agli oggetti. Sono alla ricerca di un programmatore Python per sviluppare un sistema di gestione delle attività aziendali utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto di Python con esperienza nella scrittura di script di automazione. Sto cercando di automatizzare alcuni processi di gestione dati utilizzando Python e (libreria preferita). Puoi aiutarmi a creare uno script che faccia ciò? Sei un esperto di Python con competenze di analisi dati. Sto cercando di analizzare un grande dataset e ottenere informazioni utili per la mia attività utilizzando Python e (libreria preferita). Puoi aiutarmi a scrivere uno script che faccia ciò? Migliori 50 Prompt Chat GPT per creare Google App Script Se sei alla ricerca di un modo semplice ed efficace per automatizzare le attività su Google Workspace, sei nel posto giusto. In questo paragrafo, ti presentiamo una lista di 50 prompt per generare codice Google App Script utilizzando ChatGPT. Google App Script è un ambiente di scripting che ti consente di automatizzare le attività su Google Workspace, come la gestione dei fogli di calcolo, la creazione di moduli e l’invio di email. Utilizzando questi prompt specifici, ChatGPT sarà in grado di generare codice Google App Script valido e funzionante, rendendo la tua esperienza su Google Workspace ancora più efficiente e produttiva. Ma non è tutto: con le funzionalità avanzate di ChatGPT, puoi personalizzare il codice generato in modo da soddisfare le tue esigenze specifiche. Con questo strumento potente e versatile, non dovrai più perdere tempo prezioso per automatizzare le attività su Google Workspace. Inizia subito a utilizzare questi prompt e sperimenta tutto ciò che ChatGPT può offrirti! Come posso creare una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando Google App Script? Come posso generare un grafico a barre in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso automatizzare l’invio di email da un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione di autocompletamento per una colonna di un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per il calcolo automatico dei totali in un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione di validazione dei dati in un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’importazione automatica dei dati da un foglio di calcolo di Google a un’altra utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’esportazione automatica dei dati da un foglio di calcolo di Google a un foglio di calcolo di Excel utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un calendario in Google Calendar utilizzando i dati di un foglio di calcolo di Google con Google App Script? Come posso creare una funzione per l’eliminazione automatica delle righe duplicate in un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’invio automatico di una notifica via email quando una cella specifica in un foglio di calcolo di Google cambia utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’aggiunta automatica di un commento in una cella specifica di un foglio di calcolo di Google quando una data di scadenza viene raggiunta utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’aggiunta automatica di un’etichetta a una riga specifica di un foglio di calcolo di Google quando un determinato valore viene raggiunto utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’aggiornamento automatico di una tabella pivot in un foglio di calcolo di Google utilizzando i dati di un’altra tabella utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a torta in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per l’invio automatico di un messaggio via chat quando una determinata condizione in un foglio di calcolo di Google viene soddisfatta utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un report in formato PDF utilizzando i dati di un foglio di calcolo di Google con Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di una copia di backup di un foglio di calcolo di Google in un altro account utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la somma automatica dei valori di una colonna specifica in un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a linee in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di filtro? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di una mappa interattiva utilizzando i dati di un foglio di calcolo di Google con Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un form in Google Forms utilizzando i dati di un foglio di calcolo di Google con Google App Script? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un grafico a istogramma in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di ordinamento? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un grafico a dispersione in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a area in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di raggruppamento? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a radar in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un grafico a candela in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un diagramma di Gantt in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di filtro avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a torta 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di ordinamento avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a barre 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di raggruppamento avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a linee 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di calcolo avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a istogramma 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di filtro personalizzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a dispersione 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di ordinamento personalizzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a area 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di raggruppamento personalizzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a radar 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di calcolo personalizzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a candela 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un diagramma di Gantt in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di filtro avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di ordinamento avanzati personalizzati? Migliori 100 Prompt Chat GPT per creare codice PHP senza fatica PHP è uno dei linguaggi di programmazione server-side più popolari e utilizzati per lo sviluppo di siti web e applicazioni web. Grazie alla sua vasta gamma di funzionalità e alla facilità d'uso, gli sviluppatori sono in grado di creare soluzioni web altamente personalizzabili e funzionali. In questo articolo, esploreremo alcune delle potenzialità del PHP e come può essere utilizzato per creare diverse funzioni e pagine web. Ad esempio, si possono creare form di login sicuri, pagine di prodotto interattive, funzioni di calcolo avanzate e gestione degli utenti. Con questi prompt come guida, gli sviluppatori saranno in grado di apprendere rapidamente le tecniche necessarie per utilizzare il PHP per creare soluzioni web dinamiche e potenti. Crea una funzione per calcolare la somma di due numeri in PHP Crea un form di login in PHP Crea una pagina per visualizzare i prodotti in un e-commerce in PHP Crea una funzione per controllare se una stringa è un palindromo in PHP Crea una pagina di registrazione per un sito web in PHP Crea una funzione per generare una password casuale in PHP Crea una pagina per visualizzare i dati di un utente in PHP Crea una funzione per calcolare la media di un insieme di numeri in PHP Crea una pagina per la gestione degli ordini in un e-commerce in PHP Crea una funzione per trasformare una stringa in maiuscolo o minuscolo in PHP Crea una pagina di errore personalizzata in PHP Crea una funzione per contare il numero di parole in una stringa in PHP Crea una pagina per il recupero della password in PHP Crea una funzione per generare una data casuale in PHP Crea una pagina per la visualizzazione del carrello dei prodotti in PHP Crea una funzione per calcolare il fattoriale di un numero in PHP Crea una pagina per la gestione degli utenti in PHP Crea una funzione per generare un numero casuale in PHP Crea una pagina per la visualizzazione dei dettagli di un prodotto in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di caratteri in una stringa in PHP Crea una pagina per la gestione dei pagamenti in un e-commerce in PHP Crea una funzione per generare una stringa casuale in PHP Crea una pagina per la gestione dei commenti in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare la somma degli elementi di un array in PHP Crea una pagina per la visualizzazione delle statistiche di un sito web in PHP Crea una funzione per generare una password sicura in PHP Crea una pagina per la gestione delle categorie in un e-commerce in PHP Crea una funzione per controllare se una stringa è un numero in PHP Crea una pagina per la gestione degli indirizzi di spedizione in un e-commerce in PHP Crea una funzione per generare un codice di sicurezza in PHP Crea una pagina per la gestione delle recensioni in un e-commerce in PHP Crea una pagina per la gestione delle offerte in un e-commerce in PHP Crea una funzione per generare un codice di attivazione in PHP Crea una pagina per la gestione dei coupon in un e-commerce in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di parole in un testo in PHP Crea una pagina per la gestione dei feedback in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice promozionale in PHP Crea una pagina per la gestione dei sondaggi in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di caratteri in un testo in PHP Crea una pagina per la gestione delle notifiche in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di verifica in PHP Crea una pagina per la gestione dei messaggi in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di elementi in un array in PHP Crea una pagina per la gestione dei contatti in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di riscatto in PHP Crea una pagina per la gestione delle richieste di assistenza in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare la lunghezza di una stringa in PHP Crea una pagina per la gestione delle newsletter in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di tracciamento in PHP Crea una pagina per la gestione dei profili degli utenti in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di righe in un file in PHP Crea una pagina per la gestione delle impostazioni del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di conferma in PHP Crea una pagina per la gestione dei permessi degli utenti in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di colonne in un file in PHP Crea una pagina per la gestione dei log degli utenti in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di riconoscimento in PHP Crea una pagina per la gestione dei contenuti del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di parole in un file in PHP Crea una pagina per la gestione dei template del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di accesso in PHP Crea una pagina per la gestione dei moduli del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di caratteri in un file in PHP Crea una pagina per la gestione delle lingue del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di verifica dell’email in PHP Crea una pagina per la gestione dei menu del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di elementi in una tabella in PHP Crea una pagina per la gestione dei widget del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di sicurezza per i pagamenti in PHP Crea una pagina per la gestione degli script del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di righe in una tabella in PHP Crea una pagina per la gestione dei plugin del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di autorizzazione in PHP Crea una pagina per la gestione dei moduli di pagamento in un e-commerce in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di colonne in una tabella in PHP Crea una pagina per la gestione dei metodi di spedizione in un e-commerce in PHP Crea una funzione per generare un codice di sicurezza per le transazioni in PHP Crea una pagina per la gestione dei metodi di pagamento in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di elementi in un database in PHP Crea una pagina per la gestione dei metodi di spedizione in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di riscatto per un premio in PHP Crea una pagina per la gestione delle opzioni di personalizzazione in un e-commerce in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di righe in un database in PHP Crea una pagina per la gestione dei termini e condizioni in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di sconto in PHP Crea una pagina per la gestione della privacy in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di colonne in un database in PHP Crea una pagina per la gestione dei cookie in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di attivazione per un prodotto in PHP Crea una pagina per la gestione delle notifiche di sicurezza in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di tabelle in un database in PHP Crea una pagina per la gestione dei backup del sito web in PHP Genera funzione per produrre un codice di conferma per una transazione in PHP Crea una pagina per la gestione degli aggiornamenti del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di righe in una query SQL in PHP Crea una pagina per la gestione dei redirect in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di verifica per un indirizzo email in PHP Crea una pagina per la gestione dei meta tag in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di colonne in una query SQL in PHP Migliori 50 Prompt Chat GPT per sviluppare plugin personalizzati Gli add-on e i plugin sono strumenti indispensabili per migliorare l'esperienza dell'utente e la funzionalità di un sito web. Essi permettono di aggiungere nuove funzionalità, come la gestione dei commenti, la creazione di form di contatto, la personalizzazione di gallerie di immagini e molto altro ancora. In questo elenco di 50 prompt in italiano, presentiamo idee per la creazione di add-on e plugin, da quelli semplici a quelli complessi. Questi prompt possono essere utilizzati per migliorare qualsiasi tipo di sito web, offrendo un'ampia gamma di opzioni per la personalizzazione e l'aggiunta di funzionalità. Dai plugin per la gestione dei contenuti multimediali a quelli per l'automazione di processi, questi prompt possono aiutare gli sviluppatori web a creare soluzioni che migliorano l'esperienza dell'utente e aumentano la funzionalità del sito. Creare un plugin per la gestione dei commenti su un blog Creare un add-on per l’aggiunta di emoticon in un forum Creare un plugin per la creazione di form di contatto personalizzabili Creare un add-on per la gestione dei contenuti multimediali in un sito web Creare un plugin per l’eliminazione automatica dei spam nei commenti Creare un add-on per la traduzione automatica del contenuto di un sito web Creare un plugin per la creazione di sondaggi e quiz online Creare un add-on per la gestione degli eventi in un calendario online Creare un plugin per la creazione di una galleria di immagini personalizzabile Creare un add-on per la creazione di una chat in tempo reale per un sito web Creare un plugin per la personalizzazione dei meta tag per ottimizzare il SEO Creare un add-on per la creazione di un sistema di iscrizione e login per un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di pagamento online sicuro Creare un add-on per la creazione di un sistema di notifiche per un sito web Creare un plugin per la creazione di un menu personalizzabile per un sito web Creare un add-on per la creazione di un sistema di statistiche per un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di backup per un sito web Creare un add-on per la creazione di un gestionale per utenti di un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di importazione/esportazione dei dati per un sito web Creare un add-on per la creazione di un sistema di integrazione con i social media per un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione delle notizie per un sito web Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione delle email per un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei prodotti per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei coupon per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione degli ordini per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione delle recensioni per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei clienti per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei fornitori per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione delle spedizioni per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione delle categorie per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei prezzi per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione delle immagini per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei contenuti per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei pagamenti per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei coupon per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di cambio per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di interesse per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di sconto per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di conversione per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di trasferimento per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di pagamento per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di spedizione per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di imposta per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di commissione per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di rischio per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di sicurezza per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di fiducia per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di conversione per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di tasso di cambio per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei prezzi dinamici per un sito web di e-commerce. Migliori 100 Prompt Chat GPT avanzati I prompt avanzati di ChatGPT sono un'innovativa tecnologia di generazione automatica di testo che consente agli sviluppatori di creare rapidamente contenuti personalizzati e precisi. Con questi promppotrai risparmiare tempo e concentrarsi su altre attività importanti. Ogni prompt richiede un alto livello di creatività e conoscenza specifica, come la descrizione di un'architettura immaginaria o la creazione di una recensione di un'opera lirica. In questo elenco sono presenti 100 esempi opportunamente testati di prompt avanzati, pronti per essere utilizzati. Barzellette: “Dimmi una barzelletta su (tema barzelletta)” Descrizioni: “Fammi una descrizione dettagliata su (Cio che vuoi)” Ricette: “Come si prepara una (Piatto che vuoi) tradizionale?” Salute e benessere: “Quali sono i benefici dell’esercizio fisico regolare?” Storie: “Dimmi una storia su un cavaliere errante” Scienza e tecnologia: “Quali sono le cause dell’effetto serra?” Letteratura: “Fammi un riassunto del libro ‘I fratelli Karamazov’ di Dostoevskij” Matematica: “Come si risolvono i triangoli rettangoli?” Notizie: “Quali sono le principali notizie di oggi?” Recensioni: “Fammi una recensione del film ‘Inception’ di Christopher Nolan” Discorsi motivazionali: “Scrivi un discorso motivazionale per una squadra di calcio prima di una partita importante” Piani aziendali: “Crea un piano di marketing per un’azienda che vuole espandersi all’estero” Saggi: “Scrivi un saggio sull’impatto delle tecnologie dell’intelligenza artificiale sull’economia” Problem solving: “Fornisci una soluzione per il problema dell’inquinamento delle acque” Sceneggiature: “Scrivi una sceneggiatura per un cortometraggio sull’amicizia” Allenamento: “Crea un programma di allenamento per un atleta professionista” Ambiente: “Esamina gli effetti a lungo termine del cambiamento climatico sulla fauna selvatica” Lettere di presentazione: “Scrivi una lettera di presentazione per un posto di lavoro nel tuo campo” Presentazioni: “Crea una presentazione per una conferenza sull’uso delle energie rinnovabili” Ricerca scientifica: “Sviluppa un’ipotesi e conduci un’indagine su un determinato fenomeno scientifico” Genera una descrizione dettagliata di un’architettura immaginaria, con un’analisi storica e artistica degli elementi costruttivi. Crea una recensione di un’opera lirica, con un’analisi della musica, del libretto e delle interpretazioni degli artisti. Crea una descrizione dettagliata di un’invenzione immaginaria, con un’analisi dei possibili impatti sociali ed economici. Crea una recensione di un’esposizione di arte contemporanea, con un’analisi delle opere esposte e del contesto culturale. Crea una descrizione dettagliata di un’isola immaginaria, con un’analisi geologica, climatica e biologica. Crea una recensione di un’app di realtà aumentata, con un’analisi dell’usabilità, della grafica e delle funzionalità. Crea una descrizione dettagliata di un’auto immaginaria, con un’analisi della meccanica, dell’aerodinamica e della sicurezza. Crea una recensione di un’esibizione di acrobazie aeree, con un’analisi della tecnica e della coreografia degli artisti. Crea una descrizione dettagliata di un’arma immaginaria, con un’analisi della meccanica di funzionamento e dell’effetto sulla sicurezza. Crea una recensione di un’esibizione di ginnastica artistica, con un’analisi della tecnica e della coreografia degli atleti. Crea una descrizione dettagliata di un’architettura immaginaria, con un’analisi dell’utilizzo dei materiali, dell’efficienza energetica e dell’impatto ambientale. Crea una recensione di un’app di medicina digitale, con un’analisi dell’accuratezza e dell’usabilità delle informazioni. Crea una descrizione dettagliata di un’avventura immaginaria, con un’analisi dei personaggi, delle dinamiche e degli scenari. Genera un testo descrivendo una scena di un film d’azione Traduci questa frase in latino: “Il mio cuore batte per te” Crea una poesia sulla bellezza della natura Crea un dialogo tra due personaggi immaginari Genera una descrizione dettagliata di un personaggio di un romanzo Crea una recensione di un libro che hai letto recentemente Crea una guida turistica per una città immaginaria Crea una lettera d’amore romantica Crea un articolo di giornale su un evento attuale Crea una sceneggiatura per un cortometraggio Crea una descrizione di un’opera d’arte Crea una recensione di un ristorante Crea un’intervista immaginaria con un personaggio storico Crea una lettera di dimissioni formale Crea una descrizione del tuo personaggio ideale in un gioco di ruolo Crea una recensione di un film che hai visto di recente Crea una descrizione di un’avventura immaginaria Crea una poesia sull’amore Crea una scena di un film romantico Crea una recensione di un concerto che hai visto di recente Crea una descrizione dettagliata di un’isola immaginaria Crea una lettera di ringraziamento formale Crea una recensione di un videogioco Crea una descrizione di un’attrazione turistica immaginaria Crea una poesia sulla triste Crea una scena di un film drammatico Crea una recensione di un’esibizione teatrale Crea una descrizione dettagliata di un castello immaginario Crea una lettera di presentazione per un lavoro Crea una recensione di un hotel Crea una descrizione di una mostra di arte contemporanea Crea una poesia sulla solitudine Crea una scena di un film di fantascienza Crea una recensione di un’esibizione musicale dal vivo Crea una descrizione dettagliata di una città immaginaria Crea una lettera di richiesta informazioni Crea una recensione di un’app per smartphone Crea una descrizione di un’escursione immaginaria Crea una poesia sulla speranza Crea una scena di un film comico Crea una recensione di un evento sportivo Crea una descrizione dettagliata di un parco immaginario Crea una lettera di scuse formale Crea una recensione di un servizio di streaming Crea una descrizione di un’avventura in montagna immaginaria Crea una poesia sull’amicizia Crea una scena di un film horror Crea una recensione di una mostra di fotografia Crea una descrizione dettagliata di un’isola deserta immaginaria Crea una lettera di reclamo formale Crea una recensione di un’app per la cucina Crea una descrizione di un’esplorazione sottomarina immaginaria Crea una poesia sulla felicità Crea una scena di un film d’animazione Crea una recensione di un’esibizione di danza Crea una descrizione dettagliata di un’oasi immaginaria Crea una lettera di proposta commerciale Crea una recensione di un’app per la bellezza Crea una descrizione di un’avventura nello spazio immaginaria Crea una poesia sulla vita Crea una scena di un film di guerra Crea una recensione di un’esibizione di circo Crea una descrizione dettagliata di un’isola vulcanica immaginaria Crea una lettera di invito formale Crea una recensione di un’app per il fitness Crea una descrizione di un’escursione in barca immaginaria Migliori 50 Prompt Chat GPT da usare nella vita quotidiana La vita quotidiana può essere impegnativa, ma con la giusta preparazione e le giuste strategie è possibile gestirla in modo efficace. In questo paragrafo, esploreremo una serie di prompt utili per migliorare la qualità della vita quotidiana, dall'organizzazione della casa e della vita privata allo sviluppo personale e professionale. Imparerai come pianificare la tua giornata, mantenere un'adeguata igiene personale, cucinare pasti sani ed equilibrati, risparmiare denaro, gestire il tempo e molto altro ancora. Con questi consigli e trucchi, sarai in grado di affrontare la vita quotidiana con maggiore sicurezza e successo. Come organizzare una lista della spesa efficace? Come risparmiare denaro sui conti del mese? Come cucinare una cena sana ed equilibrata? Come affrontare un colloquio di lavoro? Come creare un budget mensile? Come mantenere una buona igiene personale? Come gestire lo stress quotidiano? Come mantenere l’ordine in casa? Come migliorare la propria comunicazione? Come risolvere un conflitto con un familiare o un amico? Come sviluppare un hobby creativo? Come creare un piano di allenamento efficace? Come risolvere un problema di matematica? Come scrivere una lettera formale? Come preparare una tesi di laurea? Come sviluppare la propria autostima? Come imparare una lingua straniera? Come risolvere un problema di computer? Come creare una presentazione efficace? Come gestire il proprio tempo? Come risparmiare sui costi dell’energia? Come preparare una valigia perfetta? Come creare una relazione sana? Come mantenere una buona salute mentale? Come creare un portafoglio di investimenti? Come preparare una marinata per la carne? Come sviluppare la propria creatività? Come imparare a suonare uno strumento musicale? Come gestire le finanze personali? Come preparare una colazione sana ed equilibrata? Come creare un sistema di backup dei dati? Come risolvere un problema di meccanica? Come creare un piano di studi efficace? Come risolvere un problema di elettronica? Come creare una relazione d’affari efficace? Come gestire una crisi familiare? Come creare un progetto di lavoro? Come creare un curriculum vitae perfetto? Come risolvere un problema di chimica? Come creare una rete di contatti professionale? Come risolvere un problema di fisica? Come creare un piano di marketing efficace? Come imparare a cucire? Come risolvere un problema di biologia? Come creare una relazione di successo? Come gestire una casa in affitto? Come creare una relazione di coppia sana? Come risolvere un problema di geografia? Come creare un piano di studi per i propri figli? I migliori 700 prompt per Chat GPT In conclusione, i 700 prompt per Chat GPT presentati in questo articolo offrono un'ampia gamma di idee e suggerimenti per utilizzare al massimo questa potente tecnologia di generazione automatica di testo. Sia che si tratti di sviluppo di codice, documentazione tecnica, testi creativi o miglioramento della vita quotidiana, questi prompt possono aiutare gli utenti a risparmiare tempo e sforzi, migliorare l'efficienza e stimolare la creatività. Grazie alla loro versatilità e precisione, questi prompt rappresentano un'ottima risorsa per gli sviluppatori, i copywriter, i blogger e chiunque abbia bisogno di creare contenuti personalizzati e di alta qualità in modo rapido ed efficiente.

In termini molto pratici, l'intelligenza artificiale è una funzione complessa, di "algoritmi", ovvero il prodotto di "software" che risiede su dei supporti “hardware”, funziona su dei sistemi operativi diversi, quindi su macchine differenti, che possono comunicare tra loro, scambiando informazioni, elaborando dati in ingresso e fornendo altri dati in uscita. Uno dei sistemi migliori, che permette un "ambiente protetto" per questi software, è quello di incapsualare questi "organismi informatici", all'interno di contenitori: "i container". Docker è una piattaforma aperta per lo sviluppo, la spedizione e l'esecuzione di applicazioni di ogni tipo. Docker consente di separare le applicazioni dalla infrastruttura che le ospita, in modo da poter fornire rapidamente il software specifico. Con Docker, si può quindi gestire l'infrastruttura nello stesso modo in cui si gestiscono le applicazioni, sfruttando rapidamente le metodologie di questa piattaforma, per la spedizione, il test e la distribuzione del codice, è possibile ridurre significativamente il ritardo tra scrittura del codice ed esecuzione in produzione. Docker fornisce dunque, la possibilità di impacchettare ed eseguire un'applicazione in un ambiente isolato chiamato contenitore "CONTAINER". L'isolamento e la sicurezza consentono di eseguire molti contenitori contemporaneamente su un determinato host ("MACCHINA"). I contenitori si possono considerare "leggeri", in quanto specifici per far girare quella applicazione e quindi non è necessario fare affidamento su ciò che è attualmente installato sull'host. I contenitori si possono facilmente condividere, e danno la garanzia di funzionare allo stesso modo, a parità di sistema operativo ospitante. Il contenitore diventa quindi “l'unità atomica”, per la distribuzione e il test dell'applicazione. I contenitori Docker possono essere eseguiti sul laptop locale di uno sviluppatore, su macchine fisiche o virtuali in un data center, sui fornitori di cloud o in una miscela di ambienti. Questa metodologia di sviluppo, fornisce un'alternativa praticabile ed economica alle macchine virtuali basate su hypervisor, in modo da poter utilizzare più capacità del server per raggiungere gli obiettivi aziendali. Docker è perfetto sia per ambienti ad alta densità che per implementazioni di piccole e medie dimensioni in cui è necessario fare di più con meno risorse. Docker utilizza un'architettura client-server. In particolare, un client Docker è "Docker Compose", che consente di lavorare con applicazioni costituite da un insieme di contenitori. Per sintetizzare a livello visivo, potremmo concepire Docker, in questo modo: Elementi specifici di Docker Docker daemon: Docker Daemon (Dockkerd) ascolta le richieste dell'API Docker e gestisce oggetti Docker come immagini, contenitori, reti e volumi. Un demone può anche comunicare con altri demoni per gestire i servizi Docker. The Docker client: Docker Client (Docker) è il modo principale in cui molti utenti Docker interagiscono con Docker. Quando si utilizzano comandi come Docker RUN, il client invia questi comandi a Dockerd, che li esegue. Il comando Docker utilizza l'API Docker. Il client Docker può comunicare con più di un demone. Docker Desktop: Docker Desktop è un'applicazione facile da installare per l'ambiente MAC, Windows o Linux che consente di creare e condividere applicazioni e microservizi containerizzati. Docker Desktop include Docker Daemon (Dockkerd), Docker Client (Docker), Docker Compose, Docker Content Trust, Kubernetes e Helper credenziali. Docker registries: Un registro Docker memorizza immagini Docker. Docker Hub è un registro pubblico che chiunque può utilizzare e Docker è configurato per cercare immagini su Docker Hub per impostazione predefinita. si può persino gestire un registro personale privato. Quando si utilizzano i comandi "Docker Pull" o "Docker Run", le immagini richieste vengono estratte dal registro configurato. Quando si utilizza il comando "Push Docker", l'immagine viene inviata al registro configurato. Docker objects: Quando si usa Docker, si possono generare e utilizzare immagini, contenitori, reti, volumi, plugin e altri oggetti. Images: Un'immagine è un modello di sola lettura con istruzioni per la creazione di un contenitore Docker. Spesso, un'immagine si basa su un'altra immagine, con una personalizzazione aggiuntiva. Ad esempio, è possibile creare un'immagine basata sull'immagine Ubuntu, ma installa il server Web Apache e l'applicazione specifica, comprensiva di configurazione necessaria per l'utilizzo. Si possono generare immagini o usare solo quelle create da altri e pubblicate in un registro. Per creare una immagine, si utilizza un file Docker con una semplice sintassi per definire i passaggi necessari per creare l'immagine ed eseguirla. Ogni istruzione in un fikerfile crea un livello nell'immagine. Quando si cambia il Dockerfile e si ricostruisce l'immagine, vengono ricostruiti solo quegli strati che sono cambiati, in questo modo si rendono le immagini così leggere, piccole e veloci, rispetto ad altre tecnologie di virtualizzazione. Containers: Un contenitore è un'istanza eseguibile di un'immagine. È possibile creare, avviare, fermare, spostare o eliminare un contenitore utilizzando l'API Docker o la CLI. È possibile collegare un contenitore a una o più reti, allegare l'archiviazione ad esso o persino creare una nuova immagine in base al suo stato attuale. Per impostazione predefinita, un contenitore è relativamente ben isolato da altri contenitori e dalla sua macchina host. È possibile controllare come la rete di un contenitore, l'archiviazione o altri sottosistemi sottostanti sono isolati da altri contenitori o dalla macchina host. Un contenitore è definito dalla sua immagine e da qualsiasi opzione di configurazione che viene fornita quando si crea o lo si avvia. Quando un contenitore viene rimosso, eventuali modifiche al suo stato che non sono conservate in modo persistente scompaiono. Oltre ai moduli specifici della lingua, la documentazione di Docker fornisce anche linee guida per costruire e gestire in modo efficiente l'ambiente di sviluppo. Si possono trovare informazioni sulle migliori pratiche per la scrittura di file di docker, costruire e gestire le immagini in modo efficiente, guadagnando miglioramenti delle prestazioni costruendo immagini usando buildkit, ecc. Si possono anche trovare istruzioni specifiche su come mantenere piccole le immagini e come persistere i dati delle applicazioni, come utilizzare build multi-stage, ecc. Volumes Un volume di container permette di mantenere inalterati i file anche quando si eliminano i container Docker. I volumi rappresentano inoltre una possibilità pratica per scambiare dati tra l’host e il container. Collegare un volume di un container Docker rappresenta una buona soluzione per eseguire le seguenti operazioni: Trasmettere dati in un container Docker Salvare dati da un container Docker Scambiare dati tra container Docker I volumi di Docker esistono al di fuori dello union file system grazie all’accesso di sola lettura e al livello descrivibile.Il volume è una cartella condivisa tra il container e il computer host. È possibile anche condividere volumi tra container. Un volume di un container “vive” al di fuori del container in questione sul computer host, il volume si comporta come una cartella in cui salvare file o da cui recuperare dati. Si tratta del cosiddetto “mount point” (punto di montaggio) in una directory dell’host. Linguaggi software supportati dai DOCKER IA : JavaScript E’ uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo. Oggi alimenta milioni di siti web e ha attratto frotte di sviluppatori e designer per creare funzioni per il web. Se siete alle prime armi con la programmazione, sappiate che JavaScript è probabilmente uno dei migliori linguaggi di programmazione da apprendere. Node.js è un ambiente runtime single-threaded, open-source e multipiattaforma per la creazione di applicazioni server-side e di networking veloci e scalabili. Gira sul motore di runtime JavaScript V8 e usa un’architettura I/O event-driven e non bloccante, il che lo rende efficiente e adatto ad applicazioni real-time. Python Python è un linguaggio di programmazione di "alto livello", orientato a oggetti, adatto, tra gli altri usi, a sviluppare applicazioni distribuite, scripting, computazione numerica e system testing. Ideato da Guido van Rossum all'inizio degli anni novanta, è spesso paragonato a Ruby, Tcl, Perl, JavaScript, Visual Basic o Scheme. Il nome fu scelto per la passione dello stesso inventore verso i Monty Python e per la loro serie televisiva Monty Python's Flying Circus. Spesso viene anche studiato tra i primi linguaggi per la sua somiglianza a uno pseudo-codice e di frequente viene usato per simulare la creazione di software grazie alla flessibilità di sperimentazione consentita da Python, che permette al programmatore di organizzare le idee durante lo sviluppo, come per esempio il creare un gioco tramite Pygame oppure il back-end di un sito web tramite Flask o Django. Python dispone anche di una sezione grafica, il modulo Python Turtle Graphics, che permette di applicare le righe di codici alla grafica. Java Java è un linguaggio di programmazione ad alto livello, orientato agli oggetti e a tipizzazione statica, che si appoggia sull'omonima piattaforma software di esecuzione, specificamente progettato per essere il più possibile indipendente dalla piattaforma hardware di esecuzione (tramite compilazione in bytecode prima e interpretazione poi da parte di una JVM) (sebbene questa caratteristica comporti prestazioni in termini di computazione inferiori a quelle di linguaggi direttamente compilati come C e C++ ovvero dunque perfettamente adattati alla piattaforma hardware). Go E’ un linguaggio di programmazione open source sviluppato da Google. Il lavoro su Go nacque nel settembre 2007 da Robert Griesemer, Rob Pike e Ken Thompson basandosi su un precedente lavoro correlato con il sistema operativo Inferno. Secondo gli autori, l'esigenza di creare un nuovo linguaggio di programmazione nasce dal fatto che non esiste un linguaggio di programmazione che soddisfi le esigenze di una compilazione efficiente, di un'esecuzione veloce e di una facilità di programmazione. Go viene annunciato ufficialmente nel novembre 2009. C# Il C# (sharp), come l'espressione see sharp, "vedere nitidamente") è un linguaggio di programmazione multi-paradigma che supporta tutti i concetti della programmazione orientata agli oggetti. Esso è stato sviluppato da Microsoft all'interno dell'iniziativa .NET, e successivamente approvato come standard dalla ECMA (ECMA-334) e ISO (norma ISO/IEC 23270). La sintassi e struttura del C# prendono spunto da vari linguaggi nati precedentemente, in particolare Delphi, C++, Java e Visual Basic. Cenni sull'installazione. Come installare DOCKER? Docker Desktop Docker Desktop è un'applicazione one-click-install per l'ambiente MAC, Linux o Windows che consente di creare e condividere applicazioni e microservizi containerizzati. Fornisce una GUI semplice (interfaccia utente grafica) che consente di gestire i contenitori, le applicazioni e le immagini, direttamente dalla macchina. Docker Desktop può essere utilizzato da solo o come strumento complementare alla CLI. Docker Desktop riduce il tempo trascorso su configurazioni complesse in modo da potersi concentrare sulla scrittura del codice. Questa GUI, si occupa delle mappature delle porte, delle preoccupazioni del file system e di altre impostazioni predefinite e viene regolarmente aggiornato con correzioni di bug e aggiornamenti di sicurezza. Docker engine: Docker Engine è una tecnologia di containerizzazione open source per la costruzione e il containerizzazione delle applicazioni. Il motore Docker funge da applicazione client-server con: Un server con un processo demone Dockerd. API che specificano le interfacce Un Docker client CLI (Command Line Interface). La CLI utilizza le API Docker per controllare il demone Docker t Molte altre applicazioni Docker utilizzano l'API e la CLI sottostanti. Il demone crea e gestisce oggetti Docker, come immagini, contenitori, reti e volumi. In altre parole, "il core" spartano a linea di comando che solitamente contraddistingue il nerd che lavora su linux. Tuttavia Docker Engine è disponibile su una varietà di piattaforme Linux, MacOS e Windows 10 tramite Docker Desktop e come installazione binaria statica Docker Build: Docker Build è una delle funzionalità più utilizzate di Docker Engine. Ogni volta che sista creando un'immagine, si utilizza Docker Build. Build è una parte fondamentale del ciclo per lo sviluppo del software che consente di impacchettare e raggruppare il codice e spedirlo ovunque. Il motore Docker utilizza un'architettura client-server ed è composto da più componenti e strumenti. Il metodo più comune per l'esecuzione di una build è emettere un comando build Docker. La CLI invia la richiesta al motore Docker che, a sua volta, esegue la build dell'immagine. Docker Build è più di un semplice comando build e non si tratta solo di imballaggio del codice. È un intero ecosistema di strumenti e funzionalità che supportano non solo le attività comuni del flusso di lavoro, ma fornisce anche supporto per scenari più complessi e avanzati. Docker Compose: Compose è uno strumento per definire e eseguire applicazioni Docker multi-container. Con COMPOSE, si utilizza un file YAML per configurare i servizi dell'applicazione, quindi, con un singolo comando, si crea e si avviano tutti i servizi dalla configurazione. Compose opera in tutti gli ambienti: produzione, stadiazione, sviluppo, test e flussi di lavoro CI ed è dotato anche comandi per la gestione dell'intero ciclo di vita della applicazione: Iniziare, fermare e ricostruire i servizi Visualizzare lo stato dei servizi in esecuzione Trasmettere in streaming l'output del registro dei servizi in esecuzione Eseguire un comando unico su un servizio Le caratteristiche chiave di COMPOSER che lo rendono efficace sono: Avere più ambienti isolati su un singolo host Preservare i dati del volume quando vengono creati i contenitori Rigenerare contenitori che sono cambiati Supportare le variabili e spostare i container tra gli ambienti Docker Hub: Docker Hub è un servizio fornito da Docker per la ricerca e la condivisione di immagini di container. È il più grande repository al mondo di immagini di container con una serie di fonti di contenuto tra cui sviluppatori di comunità di container, progetti open source e fornitori di software indipendenti (ISV) che costruiscono e distribuiscono il loro codice in contenitori. Gli utenti ottengono accesso a repository pubblici gratuiti per la memorizzazione e la condivisione di immagini o possono scegliere un piano di abbonamento per repository privati. Docker Hub fornisce le seguenti caratteristiche principali: Repository: pubblicare e scaricare le immagini del contenitore. Team e organizzazioni: gestire l'accesso a repository privati di immagini container. Immagini ufficiali di Docker: scaricare e usare immagini contenitori di alta qualità fornite da Docker. Docker Verified Publisher : scaricare e utilizzare immagini di contenitori di alta qualità fornite da venditori esterni. Build: costruire automaticamente le immagini del contenitore da GitHub e Bitbucket e pubblicarle a Docker Hub. WebHooks: attivare azioni dopo una pubblicazio riuscita a un repository per integrare Docker Hub con altri servizi. Docker fornisce uno strumento CLI Docker Hub (attualmente sperimentale) e un'API che consente di interagire con Docker Hub. Fare riferimento alla documentazione API Docker Hub per esplorare gli endpoint supportati. Un percorso pratico per una installazione: https://docs.docker.com/get-docker/ https://docs.docker.com/desktop/install/linux-install/ https://docs.docker.com/desktop/install/ubuntu/ https://docs.docker.com/compose/ https://docs.docker.com/compose/install/ https://docs.docker.com/compose/gettingstarted/ https://docs.docker.com/language/python/develop/ Le metodologie di installazione, in qualche modo differiscono da un sistema operativo all'altro. Un esempio pratico con DOCKER Una volta che si è installato docker engine e docker compose, o docker desktop, si potrebbe ad esempio utilizzare il terminale per verificare la versione dei componenti installati: oppure visualizzare la lista delle immagini scaricate: O, ancora, visualizzare le istruzioni inerenti la piattaforma, con la classica istruzione CLI: A cui seguiranno le linee indicative dei comandi e delle opzioni a disposizione per i due servizi. In particolare, voglio sottolineare qualche semplice comando: docker push Usa Docker Image Push per condividere le immagini nel registro Docker Hub o con una self-hosted one. Fare riferimento al riferimento del tag dell'immagine Docker per ulteriori informazioni su nomi di immagini e tag validi. Terminare il processo di pubblicazione dell'immagine Docker, ad esempio premendo CTRL-C mentre è in esecuzione in un terminale, termina l'operazione di pubblicazione. Le barre di avanzamento durante, che mostrano lo stato del processo Docker nella dimensione non compressa. La quantità effettiva di dati trasferiti, verrà compressa prima di inviare, quindi la dimensione caricata non verrà riflessa dalla barra di avanzamento. docker pull La maggior parte delle tue immagini verrà creata sopra un'immagine di base dal registro Docker Hub. Docker Hub contiene molte immagini pre-costruite che puoi scaricare e provare senza dover definire e configurare le proprie. Questo è il comando che serve per scaricare una particolare immagine o un set di immagini (ovvero un repository). docker run Il comando Docker Run prima crea un livello di contenitore scrivibile sull'immagine specificata, quindi inizia usando il comando specificato. Cioè, Docker Run è equivalente all'API/Container/Crea quindi/Container/(ID)/Start. Un contenitore arrestato può essere riavviato con tutte le sue precedenti modifiche intatte usando Docker Start. Vedi Docker PS -A per visualizzare un elenco di tutti i contenitori. Per informazioni sulla connessione di un contenitore a una rete, consultare la "Panoramica della rete Docker". Si può fare riferimento alla sezione Esempi seguenti, nella pagina https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/run/ Quindi, per semplificare, quando si fa girare una immagine, si genera un “container” visibile con l’istruzione: Un Volume di Esempio per Docker container Nella seguente immagine viene rappresentato il contenuto di un volume di esempio, per utilizzo in locale, prima di una pubblicazione “git”. Il Docker-compose.yml Innanzitutto bisogna specificare che, i file con l'estensione “.yml” possono essere lanciati solo da alcune applicazioni. Questo tipo di file sono da considerarsi “file dati” piuttosto che documenti, il che significa che non sono stati concepiti per essere visualizzati dai software, (sono comunque file testuali), ma utilizzati, ad esempio come basi di dettagli di configurazione. Il linguaggio “ YAML”, (Yet Another Markup Language), sfrutta concetti di altri linguaggi come il C, il Perl e il Python e dal formato XML ma anche dal formato per la posta elettronica (RFC2822). Questi file vengono salvati in formato testo normale (con estensione .yml), YAML è un linguaggio di serializzazione dei dati leggibile dall'uomo, proprio come XML e JSON. La serializzazione è un processo in cui un'applicazione o un servizio che dispone di strutture di dati diverse ed è scritta in una diversa serie di tecnologie può trasferire dati in un'altra applicazione utilizzando un formato standard. In altre parole, la serializzazione riguarda la traduzione, la conversione e la conclusione di una struttura di dati in un altro formato. I dati nel nuovo formato possono essere archiviati in un file o trasmessi a un'altra applicazione o servizio su una rete. YAML è dunque un formato ampiamente usato per la scrittura di file di configurazione per diversi strumenti, programmi e applicazioni DevOps a causa della sua sintassi leggibile dall'uomo e intuitiva. In questo caso il “Docker compose file” definisce servizi, reti e volumi per un'applicazione Docker. La versione più recente e consigliata del formato di file di composizione è definita dalla specifica compose. La specifica compose unisce le versioni Legacy 2.x e 3.x, aggregando le proprietà tra questi formati ed è implementata mediante COMPOSE 1.27.0+. Le specifiche riportate nel file, consentono di definire un'applicazione basata su contenitori prefissati. In questo esempio il file si presenta così: In particolare si può notare che l’immagine di riferimento è Stable diffusion: Stable Diffusion, tra l’altro, propone un modello di diffusione “text-a-immagine” latente in grado di generare immagini foto-realistiche, dato qualsiasi input di testo, (prompt), coltiva la libertà autonoma di produrre immagini incredibili, rendendo accessibile ad una moltitudine di persone di creare arte straordinaria in pochi secondi. In questo caso, lanciando un server web con il comando “jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 –allow-root” Si noti inoltre che viene richiesta la disponibilità, in locale, di una macchina dotata di “GPU”. GPU, identifica L'unità di elaborazione grafica (o processore grafico, in inglese graphics processing unit) è un circuito elettronico progettato per accelerare la creazione di immagini in un frame buffer, destinato all'output su un dispositivo di visualizzazione. Le GPU vengono utilizzate in sistemi embedded come telefoni cellulari, personal computer e console di gioco. In un personal computer una GPU può essere presente su scheda video o incorporata sulla scheda madre.Il termine GPU è stato reso popolare da NVIDIA nel 1999, che ha commercializzato la GeForce 256 come "la prima GPU al mondo". Le GPU moderne, sebbene operino a frequenze più basse delle CPU, sono molto più veloci di esse nell'eseguire i compiti in cui sono specializzate. Le GPU sono efficaci nell'intelligenza artificiale perché utilizzano il calcolo parallelo per scomporre un problema complesso in calcoli più piccoli e simultanei. Questi calcoli sono distribuiti tra un vasto numero di core del processore e sono adatti per l'apprendimento automatico e la “big analytics”!. Il DockerFile Un Dockerfile è l’elemento costitutivo dell’ecosistema Docker, che descrive i passaggi per creare un’immagine Docker. Il flusso di informazioni segue un modello centrale: Dockerfile > immagine Docker > container Docker. Si parte dal presupposto che tutto inizia con un’immagine di base esistente. L’immagine appena creata si riferisce all’immagine di base e vi sono anche una serie di cambiamenti specifici che, possono ad esempio essere riferite all’ecosistema su cui deve essere implementata. Il Dockerfile contiene una serie di istruzioni, ciascuna su una riga separata. Le istruzioni vengono eseguite una dopo l’altra per creare un’immagine Docker. In questo caso: Un Dockerfile è un semplice file di testo chiamato “Dockerfile”. Si noti che, la prima lettera deve essere maiuscola. Il file contiene una voce per riga. I commenti contengono informazioni destinate principalmente agli esseri umani. Ad esempio, su Python, Perl e Ruby, i commenti di un Dockerfile iniziano con il segno cancelletto (#). Le righe di commento vengono rimosse durante il processo di costruzione prima di ulteriori elaborazioni. Le istruzioni costituiscono la maggior parte del contenuto del Dockerfile, descrivono la struttura specifica di un’immagine Docker e vengono eseguite una dopo l’altra. Così come i comandi sulla riga di comando, le istruzioni accettano argomenti, alcune istruzioni sono direttamente paragonabili a specifici comandi della riga di comando. Per quanto riguarda gli argomenti, è necessario fare una distinzione tra parti a codifica fissa e parti variabili. Docker segue la metodologia della “twelve-factor app” e usa variabili d’ambiente per configurare i container. L’istruzione ENV è usata per definire le variabili d’ambiente in un Dockerfile. Le principali istruzioni di un DockerFile: Il file “LICENCE” Una licenza è un documento legale che concede specifici diritti all'utilizzatore relativamente al ri-uso e alla ri-distribuzione, a certe condizioni di un determinato materiale. Una licenza informatica (o licenza d'uso), in informatica, è il contratto con il quale il titolare dei diritti di sfruttamento economico sul software (programma informatico) definisce il regime giuridico di circolazione e le limitazioni nell'utilizzo e nella cessione dell'opera (che sia un'opera creativa, o un software, inteso come programma). Il file “README” Un file README (dall'inglese read me, "leggimi") è un file che contiene informazione riguardo ai file contenuti in un archivio o in una directory ed è comunemente incluso nei pacchetti software. Il file può avere diverse estensioni: dal semplice file .txt a estensioni di fantasia come README.1ST, READ.ME o semplicemente senza estensione README e nei sistemi Windows come README.WRI o README.RTF o README.DOC. In questo caso, la bozza README.md si presenta in questo modo: GitHub è un servizio web e cloud-based che aiuta gli sviluppatori ad archiviare e gestire il loro codice e a tracciare e controllare le modifiche. Per capire esattamente cos’è GitHub, è necessario introdurre due principi collegati: Controllo versioni Git Git è uno specifico sistema di controllo versioni open-source creato da Linus Torvalds nel 2005. In particolare, Git è un sistema di controllo versioni distribuito, il che significa che l’intero codice base e la cronologia sono disponibili sul computer di ogni sviluppatore, il che permette di creare facilmente ramificazioni e fusioni. GitHub è un’azienda a scopo di lucro che offre un servizio di hosting di repository Git basato su cloud. In sostanza, rende molto più facile per individui e team utilizzare Git per il controllo delle versioni e la collaborazione. Fondamentalmente, la directory presente sull’host locale, può essere trasferita al cloud e da quella posizione, pubblicata nelle sue varianti (branch version)… (master)… il file .dockerignore Un file .dockerignore è un file di configurazione che descrive file e directory che si desidera escludere quando si crea un'immagine Docker. Di solito, il Dockerfile si colloca nella directory principale del tuo progetto, ma potrebbero esserci molti file nella directory principale che non sono correlati all'immagine Docker o che non si desidera includere. .dockerignore viene utilizzato per specificare tali file indesiderati e non includerli nell'immagine Docker. Il file .dockerignore è utile per evitare di inviare inavvertitamente file o directory che sono grandi o contengono file sensibili al demone o evita di aggiungerli all'immagine utilizzando i comandi ADD o COPY. L’importanza di ridurre le dimensioni dell'immagine Docker ha i seguenti vantaggi, questi vantaggi sono importanti perché più istanze di un servizio ci sono, come i microservizi, più si devono scambiare immagini Docker. In sintesi: Velocità nell’esecuzione del comando Docker Pull/Push. Velocità quando si costruiscono immagini Docker. Se un file di immagini Docker contiene informazioni sensibili come le credenziali, diventa un problema di sicurezza. Ad esempio, se il caricamento di un'immagine Docker contenente file con informazioni sulle credenziali come .AWS o .env a un repository Docker come il Dockerhub pubblico ,dockerignore, farà il compromesso sulla pubblicazione di tali informazioni sulle credenziali ecc. La directoty /project In questo caso, si fa riferimento a queste istruzioni: RUN mkdir project WORKDIR /project del DockerFile, ed anche a: volumes: - ./project:/project del file DockerCompose. che in pratica identificano la Directory di lavoro dell’applicazione. In particolare , per questo esempio, si fa riferimento ad un file python, inerente la specifica applicazione per StableDiffusion. Questo file python costituisce il “core” dell’applicazione che potrà essere lanciata da uno dei file con estensione “.ipynb”. Un file IPYNB è un documento di quaderno utilizzato da “Jupyter Notebook”, un ambiente di calcolo interattivo progettato per aiutare gli scienziati a lavorare con il linguaggio Python e i loro dati. Jupyter Notebook è un’applicazione Web open source che permette di creare e condividere documenti testuali interattivi, contenenti oggetti quali equazioni, grafici e codice sorgente eseguibile. Jupyter è diventato uno standard de-facto per data scientist perché offre la possibilità di realizzare, documentare e condividere analisi di dati all’interno di un framework che supporta: operazioni di data cleaning & trasformation, simulazioni numeriche, modellazione statistica, machine learning deep learning e altro; l’esecuzione di applicazioni Scala e Python su piattaforme big data, integrazione con Apache Spark. In particolare, nella prima riga di codice, si può notare che, per utilizzare questa applicazione, è necessario verificare una autorizzazione che fa riferimento al “hugginface_token.token”. I file TOKEN sono un tipo di Sandcastle Help File Builder Token File, sviluppato per Microsoft Sandcastle da Microspot. Un token viene utilizzato come tag sostituibile all'interno di un argomento ed è rappresentato usando un elemento “gettone”. La configurazione del token di autenticazione presentato, garantisce che l’utilizzatore sia riconosciuto e possa utilizzare la sua sessione interattiva. Il file .token contiene dunque un codice alfanumerico identificativo. !nvidia-smi serve per verificare la presenza del driver per la GPU, che viene richiesta dal file DockerFile. in caso positivo, apparirà, in fase di esecuzione, qualcosa del genere: Nelle seguenti righe del notebook troveremo questo semplice codice. import torch from torch import autocast from diffusers import StableDiffusionPipeline torch.cuda.is_available() pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to("cuda") prompt = "a photo of green alien" pipe.enable_attention_slicing() image = pipe(prompt).images[0] In particolare, verrà richiesto tramite un “prompt”,di generare una immagine partendo da un testo appositamente inserito. L’esecuzione di questa parte di codice, prevede lo scaricamento di molti dati software e può richiedere molto tempo. Infine salveremo l'Immagine generata: image.save("prompt.png") image.show() L’immagine, in questo test, verrà salvata nella directory di lavoro e verrà mostrata a video. Questo potrebbe essere un risultato possibile: Per generare questa immagine, ci sono voluti i seguenti comandi: docker compose up Dato nella directory principale dell’applicazione, mediate il terminale. Verrà di seguito lanciato il web server, da terminale all’indirizzo opportuno. Dal browser si accederà al desktop attivo: verrà lanciato dato il comando di start : La prima volta, potrebbe impiegarci parecchio tempo, ma alla fine, se tutto va a buon fine, viene riportato in uscita un risultato simile a quello sopra riportato. Per terminare il test, bisogna utilizzare ancora il terminare, uscendo dalla modalità attiva (ctrl+c), e scrivendo il comando che terminerà le attività del container attivo. Grazie per la lettura. Romeo Ceccato.