🧪 Test di Fine-Tuning su dataset personali

Insegnare al modello un comportamento specifico, non solo nuove informazioni.

::: info Il Fine-Tuning è il processo di specializzazione di un modello pre-addestrato (come Llama o Mistral) su un set di dati limitato e specifico. L’obiettivo non è dargli “nuova memoria”, ma istruirlo su un particolare stile, formato o vocabolario tecnico. :::

🤔 Quando serve davvero il Fine-Tuning?

Prima di iniziare, bisogna distinguere tra:

• RAG (Retrieval): Serve per dare al modello accesso a documenti aggiornati (es. “Leggi questo PDF e rispondi”).
• Fine-Tuning: Serve per cambiare il modo in cui il modello risponde (es. “Rispondi sempre in formato JSON specifico” o “Scrivi codice seguendo esattamente i miei standard aziendali”).

🛠️ Lo Stack Tecnologico

Per eseguire test di fine-tuning su hardware consumer o piccoli server:

1. LoRA / QLoRA (Low-Rank Adaptation): Tecniche che permettono di addestrare solo una piccola frazione dei parametri del modello, riducendo drasticamente il consumo di VRAM.
2. Unsloth: Attualmente la libreria più veloce e ottimizzata per il fine-tuning locale (fino a 2x più veloce e 70% meno memoria).
3. Hugging Face TRL: Per gestire il ciclo di addestramento in modo standardizzato.

📈 Il Workflow del mio Laboratorio

1. Preparazione del Dataset

I dati devono essere in formato JSONL (JSON Lines). Esempio di struttura “Instruction-Output”:

{"instruction": "Formatta questo log di errore C++", "context": "Error 0x0045...", "response": "[CRITICAL] Memory Leak detected in..."}