دوره پیشرفته LLMOps یا عملیات پیشرفته مدل‌های زبان بزرگ، محصول پلتفرم آموزشی LinkedIn Learning است که در نسخه ۲۰۲۴/۷ منتشر شده. این دوره جامع برای مهندسان یادگیری ماشین، متخصصان DevOps و علاقه‌مندان حوزه هوش مصنوعی طراحی شده تا توانایی استقرار، مقیاس‌دهی و نگهداری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را در محیط‌های تولیدی فراگیرند. شرکت‌کنندگان با بهترین روش‌ها، ابزارها و معماری‌های عملی در حوزه LLMOps آشنا می‌شوند و می‌توانند به سرعت پروژه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی را در محیط‌های ابری و داخلی سازمان عملیاتی کنند.

• درک کامل چرخه عمر LLMOps از طریق طراحی تا ارزیابی و نظارت.
• آشنایی با ابزارهای متن‌باز و تجاری مانند Kubernetes، Docker، TensorFlow Serving و MLflow.
• یادگیری پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های CI/CD برای مدل‌های زبانی بزرگ.
• مهارت‌های تحلیل کارایی و بهینه‌سازی مصرف منابع در استقرار مدل‌ها.
• انتظام و خودکارسازی فرآیند استقرار با استفاده از Infrastructure as Code.
• ایجاد و مدیریت مانیتورینگ و هشداردهی برای عملکرد و صحت مدل‌ها در محیط تولید.

پس از گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود:

• با دیدی عملی و کاربردی، مدل‌های زبانی بزرگ را در هر محیط ابری یا On-Premises مستقر کنند.
• پایپ‌لاین‌های CI/CD را برای مدل‌ها پیاده‌سازی و به‌روزرسانی‌های بدون وقفه ایجاد نمایند.
• بهینه‌سازی هزینه و کارایی را با تحلیل معیارهایی چون latency و throughput انجام دهند.
• مدیریت نسخه، ردیابی داده و تغییرات مدل را با ابزارهایی مثل MLflow ساماندهی کنند.
• امنیت و دسترسی‌پذیری سرویس‌های مدل را با مفاهیم شبکه و سیاست‌های مدیریت هویت تقویت نمایند.

• آشنایی متوسط با زبان برنامه‌نویسی Python و کتابخانه‌های یادگیری ماشین.
• مبانی کانتینریزاسیون با Docker و پایه‌های Kubernetes.
• درک مفاهیم شبکه، پروتکل‌های HTTP/REST و API‌ محور.
• آشنایی اولیه با مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT، BERT و انواع چارچوب‌های پردازش متن.
• دسترسی به یک حساب ابری (AWS, GCP یا Azure) برای پیاده‌سازی آزمایش‌ها توصیه می‌شود.

• مقدمه‌ای بر LLMOps
  • اهمیت استقرار مدل‌های زبانی در تولید
  • چالش‌های عملکرد و مقیاس‌پذیری
• معماری راهکار
  • طراحی ماژولار و Microservices
  • انتخاب سخت‌افزار و GPU/TPU
• کانتینریزاسیون و اورکستریشن
  • نصب Docker و نگارش Dockerfile بهینه
  • راه‌اندازی کلاستر Kubernetes
• پایپ‌لاین CI/CD
  • ادغام با GitHub Actions و GitLab CI
  • تست خودکار و انتشار نسخه‌های جدید
• بهینه‌سازی و مانیتورینگ
  • ابزارهای Prometheus و Grafana
  • تعیین SLO و SLA برای مدل‌ها
• مسائل امنیتی و حریم خصوصی
  • احراز هویت و مجوزدهی (RBAC)
  • رمزنگاری داده در انتقال و ذخیره‌سازی

در طول دوره، چند سناریوی عملی بررسی می‌شود:

• استقرار GPT-3 روی Kubernetes با Auto-Scaling بر اساس ترافیک ورودی.
• طراحی پایپ‌لاین CI/CD برای مدل BERT با تست‌های صحت‌سنجی کیفیت خروجی.
• راه‌اندازی مانیتورینگ کامل با هشدار در صورت افت دقت مدل یا افزایش Latency.
• پیاده‌سازی صورت‌جلسات A/B تست برای بررسی کارایی نسخه‌های مختلف مدل.

هر گام با ارائه اسکریپت‌های آماده و فایل‌های YAML نمونه شرح داده شده تا شرکت‌کنندگان بتوانند به سرعت محیط آزمایشی خود را راه‌اندازی کنند.

برای دانلود رایگان این دوره:

1. به لینک اصلی دانلود دوره مراجعه کنید.
2. فایل‌های دوره و جزوات PDF همراه را دریافت نمایید.
3. مطابق راهنمای README موجود، محیط توسعه Python و Docker را آماده کنید.
4. کدها و اسکریپت‌ها را کلون کرده و بر روی ماشین محلی یا سرور ابری اجرا نمایید.

در صورتی که به مشکل برخورد کردید، انجمن پشتیبانی LinkedIn Learning آماده پاسخ‌گویی به سؤالات شما است.

دوره Advanced LLMOps لینکدین یک مسیر آموزشی جامع است که از طراحی معماری تا پیاده‌سازی و مانیتورینگ را پوشش می‌دهد. با گذراندن این دوره، شما توانمند می‌شوید هر مدل زبانی بزرگی را در محیط تولید استقرار دهید، عملکرد و هزینه را بهینه کنید و از خطاهای رایج پیشگیری نمایید. این دانش به‌ویژه در پروژه‌های مقیاس بزرگ و سیستم‌هایی که نیاز به پاسخگویی کم‌تاخیر دارند، ارزشمند خواهد بود. هم‌اکنون این دوره را به‌صورت رایگان دانلود و مهارت‌های خود در حوزه LLMOps را تقویت کنید!