Progetti di fine corso

Lo studente (o un gruppo di 2-3 persone) sceglie un progetto e lo porta a termine in tre settimane. Ogni progetto combina più moduli, produce qualcosa di usabile e va documentato in modo che un compagno possa riprodurlo seguendo il README. Le tracce sono volutamente aperte: i requisiti minimi sono il pavimento, le estensioni sono il tetto.

#	Progetto	Moduli	Difficoltà	Hardware minimo
P1	Assistente documentale locale (RAG)	02, 04, 08	●●○	CPU, 8 GB
P2	Server di inferenza in produzione	04, 05, 09	●●○	una VM/VPS Linux, 8 GB
P3	Agente con strumenti	04, 06, 08	●●●	CPU, 8-16 GB
P4	Inferenza su dispositivo edge	01, 03, 05	●●○	Raspberry Pi 4/5, Android o mini PC
P5	Pipeline di conversione e valutazione	03, 05	●●●	CPU, 16 GB (GPU aiuta)
P6	Estrazione dati da documenti e immagini	06, 07	●●○	CPU, 8-16 GB

flowchart TB
    subgraph Moduli
        direction LR
        M02[02 Primi passi] --- M03[03 GGUF e quantizzazione] --- M04[04 Server e API]
        M05[05 Prestazioni] --- M06[06 Output strutturato] --- M07[07 Multimodale]
        M08[08 Integrazione] --- M09[09 Produzione]
    end
    M02 & M04 & M08 --> P1
    M04 & M05 & M09 --> P2
    M04 & M06 & M08 --> P3
    M03 & M05 --> P4 & P5
    M06 & M07 --> P6

Come si lavora

• Settimana 1: scelta del modello e prototipo "brutto ma funzionante" (end-to-end, anche con un solo esempio).
• Settimana 2: misure, confronto tra alternative (modelli, quantizzazioni, parametri), scelte motivate.
• Settimana 3: pulizia, README riproducibile, relazione, demo.

Ogni traccia riporta le tappe suggerite settimana per settimana, i modelli consigliati con le dimensioni, i criteri specifici di valutazione e le insidie più frequenti in questo tipo di progetto.

Consegna (comune a tutti)

• Repository (Git) con README: requisiti hardware, comandi di installazione e avvio, versione di llama.cpp usata (llama version → build), modelli con repo Hugging Face, file e dimensione.
• Script o compose.yaml che ricrea l'ambiente; niente file .gguf nel repository (vanno scaricati con llama download).
• Relazione di 3-6 pagine: problema, architettura, scelte con le misure che le giustificano, problemi incontrati, limiti.
• Demo di 5 minuti dal vivo o registrata.

Griglia di valutazione

Criterio	Peso	Cosa guardiamo
Funziona ed è riproducibile seguendo il README	30%	un valutatore lo installa su una macchina pulita e ottiene lo stesso risultato
Scelte tecniche motivate (modello, quantizzazione, parametri) con misure	25%	tabelle e grafici, non opinioni: t/s, RAM, accuratezza, latenza
Qualità del codice e della configurazione	20%	codice leggibile, commentato, senza segreti; configurazione esplicita
Relazione e demo	15%	chiarezza, onestà sui limiti, capacità di rispondere alle domande
Estensioni	10%	almeno una tra quelle proposte nella traccia, o una equivalente concordata

Ogni traccia aggiunge criteri specifici che dettagliano i primi due punti per quel progetto.

Cosa fa la differenza

Tre cose ricorrenti nei progetti migliori: un set di valutazione (anche piccolo, 20-50 casi) costruito prima di scrivere codice; il confronto tra almeno due modelli con gli stessi casi; un README che un compagno ha davvero provato a seguire.