Alibaba Cloud Training Delivery Partner
Vega Training opera come Alibaba Cloud Training Delivery Partner per l'erogazione di formazione ufficiale Alibaba Cloud con docente.
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Corso Alibaba Cloud LLM Engineer (Professional)
LMP-C01 · formazione Alibaba Cloud instructor-led · 2 giorni
Corso instructor-led di due giornate per progettare, adattare, valutare e distribuire soluzioni basate su Large Language Models in Alibaba Cloud. Il percorso affronta fondamenti dei LLM, Retrieval-Augmented Generation, fine-tuning con LoRA, evaluation e optimization, deployment, monitoring, sicurezza, responsabilità ed etica, con hands-on labs.
Formula intensiva2 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameLLM-ACP
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Percorso Professional: sono consigliate basi solide di Python, machine learning, deep learning, NLP e cloud. È utile avere già sperimentato prompt, RAG, agenti e API di modelli generativi. Non è obbligatorio un corso precedente; Generative AI Engineer (Associate) è il percorso consigliato per consolidare queste basi prima del livello Professional.
CorsoAlibaba Cloud LLM Engineer (Professional)
Chiama
Preparazione parziale a Alibaba Cloud Certified LLM Engineer (Professional)
Il corso sviluppa una parte delle competenze del percorso LLM-ACP, senza essere presentato come preparazione completa all'esame.
Consulta la certificazione Alibaba CloudCorso attivabile su richiesta
Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
Corso attivabile su richiesta
Segnalaci il tuo interesse: verifichiamo disponibilità del docente, formula e prima soluzione utile, senza alcun impegno.
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Certificazione Alibaba Cloud
Il corso copre parzialmente i contenuti dell’esame LLM-ACP per la certificazione LLM Engineer Professional
Certificazione Alibaba Cloud Professional dedicata alla progettazione e implementazione di soluzioni avanzate basate su large language model e generative AI.
LLM-ACPEsame ufficiale LLM Engineer Professional
120 minutiDurata indicata dal vendor
LivelloProfessional · Livello corrente nella famiglia Alibaba Cloud Professional Certification.
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione LLM Engineer Professional, nel rispetto dei requisiti previsti dal vendor.
Il corso LLM Engineer (Professional), codice LMP-C01, contribuisce alla preparazione per LLM-ACP. L'esame non e incluso salvo esplicita indicazione commerciale.
Risultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Spiegare architettura, training, inference, tokenizzazione e principali limiti dei Large Language Models.
Progettare una soluzione Retrieval-Augmented Generation con ingestion, embeddings, retrieval e generazione controllata.
Applicare LoRA e strategie di fine-tuning scegliendo dati, parametri e criteri di validazione.
Definire un framework di evaluation per qualità, groundedness, safety, latenza e costo.
Distribuire e monitorare un servizio LLM su Alibaba Cloud con controlli operativi e di sicurezza.
Integrare privacy, compliance, responsible AI ed ethical risk lungo il ciclo di vita della soluzione.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se vuoi portare un caso d'uso LLM dalla sperimentazione a una soluzione misurabile e governata
- sviluppi applicazioni GenAI come AI engineer, ML engineer o solution architect;
- devi costruire una pipeline RAG su conoscenza aziendale e ridurre risposte non supportate;
- vuoi adattare un modello con LoRA e confrontare qualità, costo e prestazioni;
- devi distribuire e monitorare un servizio LLM applicando sicurezza, compliance ed ethical AI.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti consigliati
Percorso Professional: sono consigliate basi solide di Python, machine learning, deep learning, NLP e cloud. È utile avere già sperimentato prompt, RAG, agenti e API di modelli generativi. Non è obbligatorio un corso precedente; Generative AI Engineer (Associate) è il percorso consigliato per consolidare queste basi prima del livello Professional.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione Alibaba Cloud con docente
Dai concetti Alibaba Cloud alla capacità di usarli nel lavoro
La formazione è live con docente e collega concetti, servizi, architetture ed eventuali attività pratiche previste dal singolo corso.
Se il corso è collegato a una certificazione corrente, la relazione e il livello di copertura sono indicati chiaramente. Esame e voucher non sono inclusi salvo indicazione commerciale esplicita.
Lezione live con docente, domande e confronto sui contenuti del percorso.
Il catalogo raccoglie classroom Alibaba Cloud attualmente attive.
Ogni corso presenta moduli, risultati attesi e prerequisiti specifici per il proprio percorso formativo.
Quando disponibili, certificazioni ed esami correlati sono indicati insieme al livello di copertura del corso.
Attività pratica integrata nella classroom Alibaba Cloud.
Attività pratiche del corso Alibaba Cloud
Laboratorio Alibaba Cloud LLM Engineer (Professional)
Le attività pratiche previste dalla classroom ufficiale vengono integrate nel percorso live e sviluppate sui servizi e sugli scenari trattati nel programma.
Prompt e structured outputProgettazione e test di prompt robusti con output strutturato, gestione degli errori e guardrail iniziali.
Pipeline RAGCostruzione di ingestion, embeddings, retrieval e generazione grounded su un corpus documentale controllato.
LoRA ed evaluationConfigurazione di un adattamento LoRA e confronto tra modello base e adattato tramite un dataset di valutazione.
Deployment governatoPubblicazione di un endpoint LLM con autenticazione, monitoring, misure di safety e lettura di latenza e consumo.
Le esercitazioni vengono contestualizzate dal docente durante la formazione live e restano nel perimetro del singolo corso.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Quando prevista, la formazione comprende indicazioni sul relativo esame e sulla preparazione necessaria.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyAlibaba CloudVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Fondamenti e architettura dei Large Language Models
- Transformer, attention, tokenizzazione e rappresentazioni vettoriali
- Pre-training, instruction tuning, alignment e inference
- Context window, sampling, temperature e controllo della generazione
- Limiti dei modelli: hallucination, bias, conoscenza statica e costi computazionali
Prompt engineering e progettazione dell'applicazione
- System prompt, istruzioni, esempi e structured output
- Prompt template, chaining e gestione del contesto
- Tool use, function calling e integrazione con servizi applicativi
- Guardrail iniziali e gestione degli errori di generazione
Retrieval-Augmented Generation
- Architettura end-to-end di una pipeline RAG
- Ingestion, pulizia, chunking, metadata ed embeddings
- Vector search, retrieval, reranking e composizione del contesto
- Grounded answer, citazioni, fallback e riduzione delle hallucination
Fine-tuning efficiente con LoRA
- Quando usare prompting, RAG o fine-tuning
- Preparazione e qualità del dataset di addestramento
- Low-Rank Adaptation, parametri e processo di training
- Validazione, overfitting, versionamento e confronto con il modello base
Evaluation e optimization
- Metriche offline e valutazione umana
- Groundedness, relevance, factuality, safety e task success
- Latenza, throughput, token usage e costo per richiesta
- Dataset di test, regression test e ciclo di miglioramento continuo
Deployment e operations su Alibaba Cloud
- Scelta del modello e dell'endpoint in funzione del workload
- Configurazione del servizio, autenticazione e gestione dei secret
- Scalabilità, disponibilità, caching e controllo dei costi
- Logging, tracing, monitoring e gestione delle versioni
Security, responsible AI ed ethics
- Prompt injection, data leakage e abuso degli strumenti
- Privacy, data governance, proprietà intellettuale e compliance
- Content safety, bias, fairness e human oversight
- Risk assessment, controlli compensativi e incident response per applicazioni LLM
Attività laboratoriali
- Prompt e structured output: Progettazione e test di prompt robusti con output strutturato, gestione degli errori e guardrail iniziali.
- Pipeline RAG: Costruzione di ingestion, embeddings, retrieval e generazione grounded su un corpus documentale controllato.
- LoRA ed evaluation: Configurazione di un adattamento LoRA e confronto tra modello base e adattato tramite un dataset di valutazione.
- Deployment governato: Pubblicazione di un endpoint LLM con autenticazione, monitoring, misure di safety e lettura di latenza e consumo.
Per aziende, enti e team
Porta Alibaba Cloud LLM Engineer (Professional) nel tuo team
Il corso è adatto anche a gruppi aziendali che vogliono sviluppare competenze Alibaba Cloud condivise e applicarle con un linguaggio operativo comune.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoAlibaba Cloud.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
A chi è rivolto LLM Engineer (Professional)?
Ad AI engineer, ML engineer, developer e solution architect che progettano e portano in produzione applicazioni basate su LLM.
Quanto dura il corso?
La classroom ufficiale LLM Engineer (Professional) dura 2 giornate live con docente e include hands-on labs.
Quali tecniche vengono trattate?
Prompt engineering, RAG, embeddings, vector search, LoRA, evaluation, optimization, deployment, monitoring, sicurezza e responsible AI.
Sono previsti laboratori?
Sì. Le attività pratiche coprono prompt, pipeline RAG, adattamento LoRA, evaluation e deployment governato.
Quali prerequisiti sono consigliati?
Sono consigliate basi solide di Python, machine learning, NLP e cloud. Per consolidare RAG e GenAI Alibaba Cloud, è consigliato prima Generative AI Engineer (Associate).
A quale certificazione è collegato?
Contribuisce alla preparazione per Alibaba Cloud Certified LLM Engineer (Professional), esame LLM-ACP; LMP-C01 è invece il codice del corso.
Parliamo del tuo obiettivo
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