در این دوره جامع و بروزرسانی شده برای سال 2025، شما یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را با استفاده از کتابخانه قدرتمند Transformers از Hugging Face در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) فاین‌تیون کنید. این آموزش علاوه بر اصول پایه، به مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی می‌پردازد تا تسلط شما را در زمینه فاین‌تیونینگ افزایش دهد.

این دوره با هدف آشنایی شما با جدیدترین تکنیک‌های فاین‌تیونینگ مدل‌های زبان مانند BERT، RoBERTa و GPT طراحی شده است. مدرس دوره با تجربه چندین ساله در زمینه یادگیری عمیق و NLP، گام به گام مراحل آماده‌سازی داده، تنظیم معماری شبکه، پیکربندی Trainer و ارزیابی عملکرد مدل را آموزش می‌دهد. حجم کل محتوا بالغ بر 8 ساعت ویدیوی آموزشی شامل توضیحات تئوری، دموهای کدنویسی و حل مسئله است.

• نصب و پیکربندی محیط توسعه با Python، PyTorch و TensorFlow
• آشنایی با ساختار و API کتابخانه Transformers
• آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای انواع تسک‌ها
• فاین‌تیون شبکه‌های پیش‌آموزش‌دیده برای دسته‌بندی متن، تحلیل احساسات و پرسش‌وپاسخ
• تنظیم بهینه‌های یادگیری، Learning Rate Scheduler و تکنیک‌های Early Stopping
• روش‌های ارزیابی مدل با معیارهایی مانند دقت، F1 و AUC
• بهینه‌سازی مدل با تکنیک‌هایی مانند Quantization و Pruning
• استقرار (Deploy) مدل به صورت API و استفاده در اپلیکیشن‌های وب

• اختصاصی‌ترین آموزش فاین‌تیون LLM در سال 2025
• دسترسی به کدهای نمونه و دیتاست‌های رایگان
• افزایش سرعت توسعه پروژه‌های NLP صنعتی و تحقیقاتی
• آموزش گام‌به‌گام همراه با دموهای عملی در Google Colab
• پشتیبانی از سوالات و مشکلات شما از طریق انجمن ویژه شرکت‌کنندگان
• ارائه مدرک معتبر Udemy پس از اتمام دوره

• آشنایی پایه با زبان برنامه‌نویسی Python
• دانش مقدماتی درباره مفاهیم یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• آشنایی کلی با مباحث پردازش زبان طبیعی (tokenization, embedding)
• داشتن حساب کاربری رایگان در سایت Hugging Face

• بخش 1: معرفی LLM و چالش‌های فاین‌تیون
• بخش 2: آشنایی با معماری Transformers و Tokenizers
• بخش 3: راه‌اندازی محیط Google Colab و نصب پیش‌نیازها
• بخش 4: وارد کردن و پردازش دیتاست‌های عمومی (IMDB, SQuAD)
• بخش 5: فاین‌تیون BERT برای تحلیل احساسات
• بخش 6: فاین‌تیون RoBERTa برای دسته‌بندی چندکلاسه
• بخش 7: پیاده‌سازی Pipeline پرسش‌وپاسخ با GPT
• بخش 8: بهینه‌سازی و کاهش حجم مدل
• بخش 9: آموزش استقرار مدل به صورت API با FastAPI
• بخش 10: جمع‌بندی، نکات کلیدی و منابع تکمیلی

در اینجا یک نمونه ساده از فرآیند فاین‌تیونینگ مدل BERT برای تحلیل احساسات را مرور می‌کنیم:

• گام 1: نصب کتابخانه‌ها

  !pip install transformers datasets torch

• گام 2: بارگذاری دیتاست IMDB از Hugging Face

  from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('imdb')

• گام 3: تعریف Tokenizer و مدل

  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

• گام 4: آماده‌سازی دیتا برای Trainer و آموزش مدل با تنظیمات خاص
• گام 5: ارزیابی مدل و مشاهده امتیاز F1 و دقت

با مثال‌های مشابه می‌توانید انواع تسک‌های NLP را با هر مدل از کتابخانه Transformers فاین‌تیون کنید.

برای دانلود رایگان این دوره کافی است پس از ورود به حساب کاربری Udemy، از لینک‌های اشتراک‌گذاری معتبر استفاده کنید یا با فعال‌سازی کوپن‌های تخفیف تا 100% از هزینه دوره صرفه‌جویی نمایید. همچنین در انتهای این صفحه لینک مستقیم دانلود (بدون نیاز به پرداخت) قرار گرفته است تا به سادگی به محتوا دسترسی پیدا کنید.