در عصر هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نظیر ChatGPT، Llama و Mistral به سرعت در حال تغییر نحوه تعامل ما با فناوری و اطلاعات هستند. این مدل‌ها که پیش‌تر تنها از طریق سرویس‌های ابری و API در دسترس بودند، اکنون قابلیت اجرا بر روی سیستم‌های محلی را نیز پیدا کرده‌اند. این دوره آموزشی جامع از LinkedIn Learning، به شما کمک می‌کند تا با اصول و روش‌های نصب، اجرا و آزمایش LLMها بر روی کامپیوتر شخصی خود آشنا شوید و از قدرت این فناوری به صورت مستقل بهره‌مند گردید.

اجرای مدل‌های زبانی بزرگ به صورت محلی نه تنها امکان کنترل بیشتر بر داده‌ها و حفظ حریم خصوصی را فراهم می‌کند، بلکه هزینه‌های مربوط به استفاده از APIهای ابری را نیز به شدت کاهش می‌دهد. این دوره برای هر کسی که به دنبال درک عمیق‌تر LLMها و کاربردهای عملی آن‌هاست، از توسعه‌دهندگان و محققان گرفته تا علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، یک منبع ارزشمند محسوب می‌شود.

این دوره به صورت گام به گام شما را با تمام جنبه‌های مربوط به مدیریت LLMها در محیط محلی آشنا می‌سازد. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفهوم مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و چگونگی عملکرد آن‌ها را درک کنید.
• دلیل اهمیت و مزایای اجرای محلی LLMها را شناسایی کنید.
• سخت‌افزار و نرم‌افزارهای مورد نیاز برای راه‌اندازی محیط محلی را آماده‌سازی کنید.
• ابزارهای کلیدی مانند Ollama، LM Studio و کتابخانه Hugging Face Transformers را نصب و پیکربندی کنید.
• انواع مختلف مدل‌های زبانی بزرگ (مانند Llama 2، Mistral، Phi-2 و…) را دانلود و مدیریت کنید.
• مدل‌های دانلود شده را بر روی سیستم محلی خود اجرا کرده و با آن‌ها تعامل برقرار کنید.
• عملکرد LLMها را با استفاده از معیارهای مختلف آزمایش و ارزیابی کنید.
• با چالش‌های رایج در اجرای محلی LLMها آشنا شده و راه‌حل‌های آن‌ها را بیاموزید.
• مفاهیم اولیه کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها را برای بهینه‌سازی مصرف منابع درک کنید.
• کاربردهای عملی LLMهای محلی در سناریوهای مختلف را کشف کنید.

اجرای LLMها بر روی کامپیوتر شخصی شما مزایای چشمگیری دارد که در این دوره به آن‌ها پرداخته می‌شود:

• حفظ حریم خصوصی و امنیت داده: هیچ یک از داده‌های شما سیستم را ترک نمی‌کند و نگرانی بابت افشای اطلاعات حساس وجود ندارد.
• کاهش هزینه‌ها: نیاز به پرداخت هزینه‌های API و سرویس‌های ابری از بین می‌رود و می‌توانید به صورت نامحدود از مدل‌ها استفاده کنید.
• دسترسی آفلاین: پس از دانلود مدل‌ها، می‌توانید بدون نیاز به اتصال اینترنت با آن‌ها کار کنید.
• کنترل کامل و سفارشی‌سازی: شما کنترل کاملی بر محیط اجرا، نسخه‌ی مدل و نحوه تعامل با آن دارید.
• سرعت و کاهش تأخیر: حذف تأخیر ناشی از ارتباط با سرورهای ابری، پاسخ‌دهی سریع‌تر مدل‌ها را تضمین می‌کند.
• آزمایش و توسعه انعطاف‌پذیر: امکان آزمایش ایده‌های جدید و توسعه برنامه‌های کاربردی با آزادی عمل بیشتر فراهم می‌شود.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با کامپیوتر: درک مفاهیم پایه‌ای سیستم عامل (ویندوز، مک‌او‌اس یا لینوکس) و مدیریت فایل‌ها.
• درک کلی از خط فرمان (CLI): آشنایی با دستورات پایه در Command Prompt یا Terminal.
• سخت‌افزار مناسب:
  • حداقل 16 گیگابایت حافظه رم (RAM)، 32 گیگابایت یا بیشتر به شدت توصیه می‌شود.
  • پردازنده قوی (چند هسته‌ای) و ترجیحاً کارت گرافیک (GPU) با حداقل 8 گیگابایت VRAM (برای اجرای سریع‌تر مدل‌های بزرگتر).
  • فضای ذخیره‌سازی کافی (حداقل 100 گیگابایت آزاد برای دانلود مدل‌ها).
• آشنایی جزئی با مفاهیم هوش مصنوعی: درک ابتدایی از یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی (اختیاری، اما مفید).

این دوره به چندین بخش تقسیم می‌شود که هر بخش شما را به سمت تسلط بر اجرای محلی LLMها هدایت می‌کند:

۱. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و اهمیت اجرای محلی

• معرفی LLMها: از تاریخچه تا معماری‌های اصلی.
• چرا باید LLMها را به صورت محلی اجرا کنیم؟ بررسی مزایا و موارد استفاده.
• مروری بر اکوسیستم ابزارهای موجود برای اجرای محلی.

۲. آماده‌سازی محیط و سخت‌افزار

• بررسی دقیق نیازمندی‌های سخت‌افزاری (CPU، RAM، GPU و فضای دیسک).
• تنظیمات اولیه سیستم عامل برای بهینه‌سازی عملکرد.
• نصب درایورهای کارت گرافیک و ابزارهای توسعه (مانند CUDA برای NVIDIA).

۳. نصب و راه‌اندازی ابزارهای کلیدی

• Ollama:
  • نصب آسان Ollama در ویندوز، مک‌او‌اس و لینوکس.
  • دستورات پایه برای دانلود و اجرای مدل‌ها از طریق CLI.
  • مثال عملی: اجرای مدل Mistral با یک خط فرمان ساده.
• LM Studio:
  • معرفی LM Studio به عنوان یک راه حل GUI برای مدیریت LLMها.
  • نحوه دانلود، نصب و مرور مدل‌ها در LM Studio.
  • ایجاد یک محیط چت محلی با استفاده از LM Studio.
• Hugging Face Transformers:
  • نصب کتابخانه Transformers در محیط Python.
  • بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده به صورت محلی و استفاده از Pipelines.
  • مثال: ساخت یک اسکریپت پایتون برای خلاصه‌سازی متن با یک مدل محلی.

۴. دانلود و مدیریت مدل‌ها

• آشنایی با فرمت‌های مختلف مدل‌ها (GGUF، AWQ و…).
• نحوه یافتن و دانلود مدل‌های مناسب از Hugging Face Hub و سایر منابع.
• استراتژی‌های مدیریت مدل‌ها و صرفه‌جویی در فضای ذخیره‌سازی.

۵. اجرای مدل‌ها و تعامل با آن‌ها

• تکنیک‌های اجرای مدل‌ها برای کارهای مختلف (تولید متن، کد، خلاصه و…).
• ساخت برنامه‌های کاربردی ساده که با LLMهای محلی تعامل دارند.
• مفاهیم Prompt Engineering برای بهبود خروجی مدل‌ها در محیط محلی.
• مثال عملی: ایجاد یک اسکریپت برای تولید ایده‌های محتوایی با استفاده از یک LLM محلی.

۶. آزمایش و ارزیابی عملکرد

• معیارهای ارزیابی کیفیت و سرعت LLMهای محلی.
• نحوه نظارت بر مصرف منابع (CPU، GPU، RAM) هنگام اجرای مدل‌ها.
• تشخیص و رفع مشکلات رایج (مانند خطاهای حافظه).
• مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف بر روی سخت‌افزار شما.

۷. موارد پیشرفته و کاربردهای عملی

• ادغام LLMهای محلی با برنامه‌های کاربردی موجود.
• مقدمه‌ای بر Fine-tuning و Quantization مدل‌ها برای بهینه‌سازی بیشتر.
• بررسی سناریوهای واقعی استفاده از LLMهای محلی (مثلاً برای چت‌بات‌های شرکتی داخلی، دستیاران کدنویسی شخصی و…).
• معرفی منابع برای به‌روز ماندن با آخرین پیشرفت‌ها در زمینه LLMهای محلی.

این دوره با رویکردی کاملاً عملی، به شما این امکان را می‌دهد که دانش تئوری خود را بلافاصله به کاربرد عملی تبدیل کنید. با آموزش‌هایی که گام به گام شما را از ابتدا تا پیشرفته‌ترین مفاهیم هدایت می‌کنند، شما به سرعت به یک متخصص در زمینه نصب و مدیریت LLMها بر روی سیستم محلی خود تبدیل خواهید شد. همین امروز شروع کنید و آینده هوش مصنوعی را در دستان خود بگیرید!