{"id":686,"date":"2025-01-29T07:35:31","date_gmt":"2025-01-29T07:35:31","guid":{"rendered":"https:\/\/janusai.pro\/?p=686"},"modified":"2025-01-29T07:37:05","modified_gmt":"2025-01-29T07:37:05","slug":"i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/","title":{"rendered":"Ho distillato la conoscenza della capacit\u00e0 di ragionamento di DeepSeek-R1 in Qwen2, e i risultati sono stati davvero esplosivi!!!"},"content":{"rendered":"<div style=\"margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;\" class=\"sharethis-inline-share-buttons\" ><\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_72 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#%E2%85%A0_What_is_knowledge_distillation\" title=\"\u2160. Che cos&#039;\u00e8 la distillazione della conoscenza?\">\u2160. Che cos'\u00e8 la distillazione della conoscenza?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#IICore_concepts\" title=\"II.Concetti fondamentali\">II.Concetti fondamentali<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#21_Template_design\" title=\"2.1 Progettazione del modello\">2.1 Progettazione del modello<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#22_Reasoning_trajectory_The_%E2%80%9Cthinking_chain%E2%80%9D_of_the_models_solution\" title=\"2.2 Traiettoria di ragionamento: La &quot;catena del pensiero&quot; della soluzione del modello\">2.2 Traiettoria di ragionamento: La \"catena di pensiero\" della soluzione del modello<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#23_Rejection_sampling_Filtering_good_data_from_%E2%80%9Ctrial_and_error\" title=\"2.3 Campionamento di scarto: Filtrare i dati buoni da &quot;prove ed errori\">2.3 Campionamento di scarto: Filtrare i dati buoni da \"prove ed errori<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#%E2%85%A2Generation_of_distilled_data\" title=\"\u2162.Generazione di dati distillati\">\u2162.Generazione di dati distillati<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#Data_sources\" title=\"Fonti dei dati:\">Fonti dei dati:<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#Distillation_data_generation_process\" title=\"Processo di generazione dei dati di distillazione:\">Processo di generazione dei dati di distillazione:<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#%E2%85%A3Distillation_process\" title=\"\u2163.Processo di distillazione\">\u2163.Processo di distillazione<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#Teacher_and_student_roles\" title=\"Ruolo dell&#039;insegnante e dello studente:\">Ruolo dell'insegnante e dello studente:<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#Training_steps\" title=\"Fasi di formazione:\">Fasi di formazione:<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#%E2%85%A4_Example_demonstration\" title=\"\u2164. Esempio di dimostrazione\">\u2164. Esempio di dimostrazione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/it\/i-distilled-deepseek-r1s-reasoning-ability-knowledge-into-qwen2-and-the-results-were-really-explosive\/#%E2%85%A5_Summary\" title=\"\u2165. Sintesi\">\u2165. Sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%85%A0_What_is_knowledge_distillation\"><\/span><strong>\u2160. <\/strong>Che cos'\u00e8 la distillazione della conoscenza?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La distillazione della conoscenza \u00e8 una tecnica di compressione del modello utilizzata per trasferire la conoscenza da un modello grande e complesso (il modello dell'insegnante) a un modello piccolo (il modello dello studente). <\/p>\n\n\n\n<p>Il principio fondamentale \u00e8 che il modello insegnante insegna al modello studente prevedendo i risultati (come le distribuzioni di probabilit\u00e0 o i processi di inferenza) e il modello studente migliora le sue prestazioni imparando da queste previsioni. <\/p>\n\n\n\n<p>Questo metodo \u00e8 particolarmente adatto ai dispositivi con risorse limitate, come i telefoni cellulari o i dispositivi embedded.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"IICore_concepts\"><\/span>II.Concetti fondamentali<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"21_Template_design\"><\/span>2.1 Progettazione del modello<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Modello: Un formato strutturato utilizzato per standardizzare l'output del modello. Ad esempio\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>: Segna l'inizio del processo di ragionamento.<\/li>\n\n\n\n<li>: Segna la fine del processo di ragionamento.<\/li>\n\n\n\n<li>: Indica l'inizio della risposta finale.<\/li>\n\n\n\n<li>: Indica la fine della risposta finale.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Funzione:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Chiarezza: Come le \"parole guida\" in una domanda a riempimento di spazi vuoti, indica al modello \"il processo di riflessione va qui e la risposta va l\u00ec\".<\/li>\n\n\n\n<li>Coerenza: Assicura che tutti gli output seguano la stessa struttura, facilitando l'elaborazione e l'analisi successive.<\/li>\n\n\n\n<li>Leggibilit\u00e0: gli esseri umani possono distinguere facilmente tra il processo di ragionamento e la risposta, migliorando l'esperienza dell'utente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"22_Reasoning_trajectory_The_%E2%80%9Cthinking_chain%E2%80%9D_of_the_models_solution\"><\/span>2.2 Traiettoria di ragionamento: La \"catena di pensiero\" della soluzione del modello<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Traiettoria del ragionamento: Le fasi dettagliate generate dal modello durante la risoluzione di un problema mostrano la catena logica del modello.<\/li>\n\n\n\n<li>Esempio:<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"759\" height=\"290\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/b8eff676-f9d7-436c-9ee7-1e423242825d.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-689\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/b8eff676-f9d7-436c-9ee7-1e423242825d.png 759w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/b8eff676-f9d7-436c-9ee7-1e423242825d-300x115.png 300w, 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qualit\u00e0 da cui i piccoli modelli possano imparare.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_sources\"><\/span><strong>Fonti di dati<\/strong>:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>80% dai dati di ragionamento generati da <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/DeepSeek-R1\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">DeepSeek-R1<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>20% dai dati generali di DeepSeek-V3.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Distillation_data_generation_process\"><\/span><strong>Processo di generazione dei dati di distillazione<\/strong>:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Filtraggio delle regole<\/strong>: verifica automaticamente la correttezza della risposta (ad esempio, se la risposta matematica \u00e8 conforme alla formula).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Controllo della leggibilit\u00e0<\/strong>: elimina le lingue miste (ad es. cinese e inglese) o i paragrafi lunghi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generazione guidata da modelli<\/strong>richiede a DeepSeek-R1 di produrre traiettorie di inferenza secondo il modello.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Filtraggio del campionamento di rifiuto<\/strong>:<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Integrazione dei dati<\/strong>Sono stati infine generati 800.000 campioni di alta qualit\u00e0, di cui circa 600.000 dati di inferenza e circa 200.000 dati generali.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%85%A3Distillation_process\"><\/span>\u2163.Processo di distillazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Teacher_and_student_roles\"><\/span>Ruolo dell'insegnante e dello studente:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>DeepSeek-R1 come modello di insegnante;<\/li>\n\n\n\n<li>Modelli della serie Qwen come modello di studente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Training_steps\"><\/span>Fasi di formazione:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Innanzitutto, l'inserimento dei dati: \u00e8 necessario inserire la parte di domanda degli 800.000 campioni nel modello Qwen e chiedergli di generare una traiettoria di inferenza completa (processo di pensiero + risposta) secondo il modello. Questo \u00e8 un passo molto importante<\/p>\n\n\n\n<p>Quindi, il calcolo delle perdite: confrontare l'output generato dal modello dello studente con la traiettoria di inferenza del modello dell'insegnante e allineare la sequenza di testo attraverso la messa a punto supervisionata (SFT). Se non siete sicuri di cosa sia la SFT, cercate questa parola chiave per saperne di pi\u00f9.<\/p>\n\n\n\n<p>Completare gli aggiornamenti dei parametri per il modello pi\u00f9 grande dello studente: Ottimizzare i parametri del modello Qwen tramite backpropagation per approssimare l'output del modello insegnante.<\/p>\n\n\n\n<p>La ripetizione di questo processo di formazione pi\u00f9 volte garantisce un trasferimento sufficiente delle conoscenze. In questo modo si raggiunge l'obiettivo formativo originale. Vi forniamo un esempio per dimostrarlo e ci auguriamo che possiate capire<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%85%A4_Example_demonstration\"><\/span>\u2164. Esempio di dimostrazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'articolo dimostra l'effetto di distillazione attraverso un compito specifico di risoluzione di equazioni (solve equation):<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Output standard del modello insegnante:<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"771\" height=\"328\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/3a53b6a8-36d2-4251-ab0f-8646d7646352.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-690\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/3a53b6a8-36d2-4251-ab0f-8646d7646352.png 771w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/3a53b6a8-36d2-4251-ab0f-8646d7646352-300x128.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/3a53b6a8-36d2-4251-ab0f-8646d7646352-768x327.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/3a53b6a8-36d2-4251-ab0f-8646d7646352-18x8.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Uscita del Qwen-7B prima della distillazione:<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"766\" height=\"178\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/51c44a52-01a0-474a-8d47-5483613286fb.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-688\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/51c44a52-01a0-474a-8d47-5483613286fb.png 766w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/51c44a52-01a0-474a-8d47-5483613286fb-300x70.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/51c44a52-01a0-474a-8d47-5483613286fb-18x4.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 766px) 100vw, 766px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Uscita Qwen-7B dopo la distillazione:<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"759\" height=\"260\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/61c7fb80-d903-4339-971c-9613b5ac199c.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-687\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/61c7fb80-d903-4339-971c-9613b5ac199c.png 759w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/61c7fb80-d903-4339-971c-9613b5ac199c-300x103.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/61c7fb80-d903-4339-971c-9613b5ac199c-18x6.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 759px) 100vw, 759px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Soluzione ottimizzata: Viene generato un processo di inferenza strutturato e la risposta \u00e8 la stessa del modello dell'insegnante.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%85%A5_Summary\"><\/span>\u2165. Sintesi<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Attraverso la distillazione della conoscenza, la capacit\u00e0 di inferenza di DeepSeek-R1 viene migrata in modo efficiente alla serie di piccoli modelli Qwen. Questo processo si concentra sull'output templato e sul campionamento di scarto. Grazie alla generazione di dati strutturati e all'addestramento raffinato, i modelli di piccole dimensioni possono eseguire compiti di inferenza complessi anche in scenari con risorse limitate. Questa tecnologia fornisce un importante riferimento per l'implementazione leggera di modelli di intelligenza artificiale.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u2160. Che cos'\u00e8 la distillazione della conoscenza? La distillazione della conoscenza \u00e8 una tecnica di compressione dei modelli utilizzata per trasferire la conoscenza da un modello complesso e di grandi dimensioni (il modello insegnante) a un modello di piccole dimensioni (il modello studente). 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