Come utilizzare DBRX per l'addestramento di modelli di IA nel 2026

I progetti di addestramento dell'IA raramente falliscono a livello di modello. Incontrano difficoltà quando gli esperimenti, la documentazione e gli aggiornamenti delle parti interessate sono sparsi su troppi strumenti.

Questa guida ti illustra come addestrare i modelli con Databricks DBRX, un LLM che offre un'efficienza di calcolo doppia rispetto ad altri modelli leader, mantenendo il lavoro correlato organizzato in ClickUp.

Dalla configurazione e messa a punto alla documentazione e agli aggiornamenti tra i team, vedrai come un unico spazio di lavoro convergente aiuta a eliminare la dispersione di contesto e mantiene il tuo team concentrato sulla creazione, non sulla ricerca. 🛠

Cos'è DBRX?

DBRX è un potente modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) open source progettato specificamente per l'addestramento e l'inferenza dei modelli di IA per l'azienda. Poiché è open source sotto la Databricks Open Model License, il tuo team ha pieno accesso ai pesi e all'architettura del modello, consentendoti di ispezionarlo, modificarlo e implementarlo secondo le tue esigenze.

È disponibile in due varianti: DBRX Base per il pre-addestramento approfondito e DBRX Instruct per attività di esecuzione di istruzioni pronte all'uso.

Architettura DBRX e progettazione mixture-of-experts

DBRX risolve le attività utilizzando un'architettura Mixture-of-Experts (MoE). A differenza dei tradizionali modelli linguistici di grandi dimensioni che utilizzano tutti i loro miliardi di parametri per ogni singolo calcolo, DBRX attiva solo una parte dei suoi parametri totali (gli esperti più rilevanti) per ogni dato compito.

Pensalo come un team di esperti specializzati: invece di far lavorare tutti su ogni problema, il sistema indirizza in modo intelligente ogni attività ai parametri corrispondenti più qualificati.

Questo non solo riduce i tempi di risposta, ma offre anche prestazioni e risultati di alto livello, riducendo significativamente i costi di calcolo.

Ecco una rapida panoramica delle sue specifiche principali:

Dati di addestramento DBRX e specifiche dei token

Le prestazioni di un LLM dipendono dalla qualità dei dati su cui è stato addestrato. DBRX è stato pre-addestrato su un enorme set di dati da 12 trilioni di token, accuratamente curato dal team Databricks utilizzando i propri strumenti avanzati di elaborazione dei dati. È proprio per questo che ha ottenuto ottimi risultati nei benchmark di settore.

Inoltre, DBRX dispone di una finestra di contesto da 32.000 token. Questa è la quantità di testo che il modello può considerare contemporaneamente. Una finestra di contesto di grandi dimensioni è estremamente utile per attività complesse come riepilogare lunghi rapporti, esaminare documenti legali di grandi dimensioni o creare sistemi avanzati di generazione aumentata dal recupero (RAG), poiché consente al modello di mantenere il contesto senza troncamenti o perdite di informazioni.

🎥 Guarda questo video per scoprire come un coordinamento dei progetti ottimizzato può trasformare il tuo flusso di lavoro di addestramento dell'IA ed eliminare l'attrito causato dal passaggio da uno strumento all'altro. 👇🏽

Come accedere e impostare DBRX

DBRX offre due modalità di accesso principali, entrambe con accesso completo ai pesi del modello a condizioni commerciali permissive. Puoi utilizzare Hugging Face per la massima flessibilità o accedervi direttamente tramite Databricks per un'esperienza più integrata.

Accedi a DBRX tramite Hugging Face

Per i team che apprezzano la flessibilità e hanno già familiarità con l'ecosistema Hugging Face, l'accesso a DBRX tramite l'hub è la soluzione ideale. Consente di integrare il modello nei flussi di lavoro esistenti basati su trasformatori.

Ecco come iniziare:

Accedi a DBRX tramite Databricks

Se il tuo team utilizza già Databricks per l'ingegneria dei dati o l'apprendimento automatico, accedere a DBRX attraverso la piattaforma è il modo più semplice. Elimina le difficoltà di configurazione e ti fornisce tutti gli strumenti necessari per MLOps proprio dove stai già lavorando.

Segui questi passaggi all'interno della tua area di lavoro Databricks per iniziare:

Questo approccio ti offre un accesso senza soluzione di continuità a strumenti come MLflow per il monitoraggio degli esperimenti e Unity Catalog per la governance dei modelli.

Come ottimizzare DBRX e addestrare modelli di IA personalizzati

Un modello standard, per quanto potente, non potrà mai comprendere le sfumature uniche della tua attività aziendale. Poiché DBRX è open source, puoi ottimizzarlo per creare un modello personalizzato che parli la lingua della tua azienda o svolga un'attività specifica che desideri gli venga assegnata.

Ecco tre modi comuni da fare:

1. Ottimizza DBRX con i set di dati Hugging Face

Per i team che hanno appena iniziato o che lavorano su attività comuni, i set di dati pubblici di Hugging Face Hub sono una risorsa eccellente. Sono preformattati e facili da caricare, il che significa che non dovrai passare ore a preparare i tuoi dati.

Il processo è piuttosto semplice:

2. Ottimizza DBRX con set di dati locali

Di solito si ottengono i risultati migliori ottimizzando il modello con i propri dati proprietari. Ciò consente di insegnare al modello la terminologia, lo stile e le conoscenze specifiche della tua azienda. Tieni presente che questo approccio è efficace solo se i tuoi dati sono puliti, ben preparati e in quantità sufficiente.

Segui questi passaggi per preparare i tuoi dati interni:

3. Ottimizza DBRX con StreamingDataset

Se il tuo set di dati risulta troppo grande per essere contenuto nella memoria del tuo computer, non preoccuparti: puoi utilizzare la libreria Streaming Dataset di Databricks. Ti consente di trasmettere i dati direttamente dall’archiviazione cloud mentre il modello è in fase di addestramento, invece di caricarli tutti in memoria contemporaneamente.

Ecco come puoi fare:

💡Suggerimento professionale: invece di creare un piano di addestramento DBRX da zero, inizia con il modello di roadmap per progetti di IA e machine learning di ClickUp e modificalo in base alle esigenze del tuo team. Fornisce una struttura chiara per la pianificazione dei set di dati, le fasi di addestramento, la valutazione e l'implementazione, così puoi concentrarti sull'organizzazione del tuo lavoro piuttosto che sulla strutturazione di un flusso di lavoro.

Casi d'uso di DBRX per l'addestramento di modelli di IA

Una cosa è avere un modello potente, ma un'altra è sapere esattamente dove eccelle.

Quando non si ha un quadro chiaro dei punti di forza di un modello, è facile sprecare tempo e risorse cercando di farlo funzionare dove semplicemente non è adatto. Ciò porta a risultati scadenti e frustrazione.

L'architettura unica e i dati di addestramento di DBRX lo rendono particolarmente adatto a diversi casi d'uso aziendali chiave. Conoscere questi punti di forza ti aiuta ad allineare il modello ai tuoi obiettivi aziendali e a massimizzare il ritorno sull'investimento.

Generazione di testo e creazione di contenuti

DBRX Instruct è ottimizzato per seguire le istruzioni e generare testi di alta qualità. Questo lo rende uno strumento potente per automatizzare un'ampia gamma di attività relative ai contenuti. La sua ampia finestra di contesto è un vantaggio significativo, che gli consente di gestire documenti lunghi senza perdere il thread del discorso.

Puoi utilizzarlo per:

Generazione di codice e attività di debug

Una parte significativa dei dati di addestramento di DBRX includeva codice, rendendolo un valido supporto LLM per gli sviluppatori. Può aiutare ad accelerare i cicli di sviluppo automatizzando le attività di codifica ripetitive e assistendo nella risoluzione di problemi complessi.

Ecco alcuni modi in cui il tuo team di ingegneri può sfruttarlo:

RAG e applicazioni a contesto lungo

La generazione aumentata dal recupero (RAG) è una tecnica potente che basa le risposte di un modello sui dati privati della tua azienda. Tuttavia, i sistemi RAG spesso hanno difficoltà con modelli che hanno finestre di contesto ridotte, costringendo a un chunking aggressivo dei dati che può far perdere contesti importanti. La finestra di contesto da 32K di DBRX lo rende una base eccellente per applicazioni RAG robuste.

Questo ti consente di creare potenti strumenti interni, come ad esempio:

Come integrare la formazione DBRX nel flusso di lavoro del tuo team

Un progetto di addestramento di modelli di IA di successo non riguarda solo il codice e l'elaborazione. È uno sforzo collaborativo che coinvolge ingegneri ML, data scientist, product manager e stakeholder.

Quando questa collaborazione è dispersa tra notebook Jupyter, canali Slack e strumenti di project management separati, si crea una dispersione del contesto, una situazione in cui le informazioni critiche del progetto sono sparse su troppi strumenti.

ClickUp risolve questo problema. Invece di destreggiarti tra più strumenti, avrai a disposizione un unico spazio di lavoro AI convergente in cui la project management, la documentazione e la comunicazione convivono, in modo che i tuoi esperimenti rimangano collegati dalla pianificazione all'esecuzione fino alla valutazione.

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Non perdere mai il monitoraggio degli esperimenti e dello stato

Quando si eseguono più esperimenti, la parte più difficile non è addestrare il modello, ma il monitoraggio di ciò che è cambiato durante il processo. Quale versione del set di dati è stata utilizzata, quale tasso di apprendimento ha funzionato meglio o quale esecuzione è stata spedita?

ClickUp rende questo processo estremamente semplice. Puoi effettuare il monitoraggio di ogni sessione di addestramento separatamente in ClickUp attività e, all'interno delle attività, puoi utilizzare i campi personalizzati per registrare:

In questo modo, ogni esperimento documentato è ricercabile, facile da confrontare con altri e riproducibile.

Mantieni la documentazione dei modelli legata al lavoro

Non è necessario passare dai notebook Jupyter ai file README o ai thread Slack per comprendere il contesto dell'attività di un esperimento.

Con ClickUp Docs, puoi mantenere l'architettura del modello, gli script di preparazione dei dati o le metriche di valutazione organizzati e accessibili documentandoli in un documento ricercabile che si collega direttamente alle attività sperimentali da cui provengono.

Offri agli stakeholder visibilità in tempo reale

I dashboard di ClickUp mostrano in tempo reale lo stato di avanzamento degli esperimenti e il carico di lavoro del team. I

Invece di compilare manualmente gli aggiornamenti o inviare email, i dashboard si aggiornano automaticamente in base ai dati presenti nelle tue attività. In questo modo, le parti interessate possono controllare in qualsiasi momento lo stato delle cose e non dovranno mai interromperti con domande del tipo "a che punto siamo?".

In questo modo, potrai concentrarti sull'esecuzione degli esperimenti invece di dover effettuare costantemente la reportistica manuale.

Trasforma l'IA nel tuo assistente intelligente per i progetti

Non è necessario scavare manualmente tra settimane di dati di addestramento per ottenere un riepilogo/riassunto degli esperimenti effettuati finora. Basta fare una menzione di @Brain in qualsiasi commento relativo a un'attività e ClickUp Brain ti fornirà l'aiuto di cui hai bisogno con il contesto completo dei tuoi progetti passati e in corso.

Puoi chiedere a Brain di "Riassumere gli esperimenti della scorsa settimana in 5 punti chiave" o "Redigere un documento con gli ultimi risultati degli iperparametri" e ottenere immediatamente un risultato perfetto.

Errori comuni da evitare

Intraprendere un progetto di addestramento DBRX è entusiasmante, ma alcuni errori comuni possono compromettere i tuoi progressi. Evitare questi errori ti farà risparmiare tempo, denaro e molta frustrazione.

DBRX rispetto ad altre piattaforme di addestramento dell'IA

La scelta di una piattaforma di addestramento dell'IA comporta un compromesso fondamentale: controllo contro praticità. I modelli proprietari, basati solo su API, sono facili da usare ma ti vincolano all'ecosistema di un fornitore.

I modelli aperti come DBRX offrono un controllo completo, ma richiedono maggiori competenze tecniche e infrastrutture. Questa scelta può lasciarti bloccato, incerto su quale percorso offra effettivamente il supporto necessario per raggiungere i tuoi obiettivi a lungo termine: una sfida che molti team affrontano durante l'adozione dell'IA.

Questa tabella illustra le differenze principali per aiutarti a prendere una decisione informata.

DBRX è la scelta giusta quando hai bisogno di un controllo completo sul modello, devi ospitarlo autonomamente per motivi di sicurezza o conformità, o desideri la flessibilità di una licenza commerciale permissiva. Se non disponi di un'infrastruttura GPU dedicata o se dai più importanza alla velocità di immissione sul mercato che alla personalizzazione approfondita, le alternative basate su API potrebbero essere più adatte.

Inizia ad addestrare in modo più intelligente con ClickUp

DBRX offre una base pronta per l'uso nell'azienda per la creazione di applicazioni IA personalizzate, con la trasparenza e il controllo che i modelli proprietari non sono in grado di garantire. La sua efficiente architettura MoE mantiene bassi i costi di inferenza e il suo design aperto semplifica la messa a punto. Ma una tecnologia potente è solo metà dell'equazione.

Il vero esito positivo deriva dall'allineamento del lavoro tecnico con il flusso di lavoro collaborativo del tuo team. L'addestramento dei modelli di IA è un lavoro di squadra ed è fondamentale garantire la sincronizzazione degli esperimenti, della documentazione e della comunicazione con le parti interessate. Quando riunisci tutto in un unico spazio di lavoro convergente e riduci la dispersione del contesto, puoi fornire modelli migliori e più veloci.

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Domande frequenti

Puoi monitorare l'addestramento utilizzando strumenti ML standard come TensorBoard, Weights & Biases o MLflow. Se stai effettuando l'addestramento all'interno dell'ecosistema Databricks, MLflow è integrato in modo nativo per un monitoraggio continuo degli esperimenti.

Sì, DBRX può essere integrato nelle pipeline MLOps standard. Contenzizzando il modello, è possibile distribuirlo utilizzando piattaforme di orchestrazione come Kubeflow o flussi di lavoro CI/CD personalizzati.

DBRX Base è il modello pre-addestrato fondamentale destinato ai team che desiderano eseguire un pre-addestramento continuo specifico per dominio o una messa a punto approfondita dell'architettura. DBRX Instruct è una versione ottimizzata per seguire le istruzioni, che lo rende un punto di partenza migliore per la maggior parte dello sviluppo di applicazioni.

La differenza principale è il controllo. DBRX ti offre pieno accesso ai pesi del modello per una personalizzazione approfondita e l'auto-hosting, mentre GPT-4 è un servizio solo API.

I pesi del modello DBRX sono disponibili gratis con la licenza Databricks Open Model License. Tuttavia, i costi dell'infrastruttura di calcolo necessaria per eseguire o ottimizzare il modello sono a carico dell'utente.