Il grafo dinamico di PyTorch è perfetto per ricerca rapida e architetture su misura. Prototipiamo velocemente e poi consolidiamo le idee promettenti in moduli mantenibili. Così innovazione e affidabilità avanzano insieme.
Affiniamo modelli fondamentali con LoRA/QLoRA e alleniamo in distribuito quando i dataset crescono. Per il generativo forniamo pipeline di diffusione stabili, tarate sul brand e sulla sicurezza. Strumenti come Lightning e Weights & Biases garantiscono riproducibilità.
Il serving usa TorchServe o wrapper FastAPI leggeri a seconda della latenza. Quantizzazione e accelerazione TensorRT riducono l’impronta senza degradare la qualità. Il monitoraggio chiude il loop rendendo i modelli migliori con i dati reali.
