در دنیای امروز که داده‌ها پادشاهی می‌کنند و حریم خصوصی به یک کالای گران‌بها تبدیل شده است، نیاز به ابزارهای هوش مصنوعی که بتوانند بدون وابستگی به سرویس‌های ابری و با حفظ محرمانگی اطلاعات کار کنند، بیش از پیش احساس می‌شود. دوره فوق فشرده هوش مصنوعی و LLM محلی/خصوصی ۲۰۲۴-۵، پاسخی به همین نیاز فزاینده است. این دوره جامع، شما را با جدیدترین تکنیک‌ها و ابزارها برای راه‌اندازی و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به صورت کاملاً محلی و خصوصی آشنا می‌کند. دیگر نیازی به نگرانی بابت هزینه‌های بالای API یا ارسال داده‌های حساس به سرورهای خارجی نخواهید داشت. با تمرکز بر رویکردهای عملی، این دوره به شما امکان می‌دهد تا قدرت هوش مصنوعی را به دسکتاپ یا سرورهای شخصی خود بیاورید و کنترل کامل بر فرآیندهای پردازش داده و تولید محتوا داشته باشید.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی مولد در محیط‌هایی با محدودیت‌های امنیتی شدید، عدم دسترسی به اینترنت پایدار، یا صرفاً برای کاهش هزینه‌ها و افزایش انعطاف‌پذیری هستند. ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه می‌توانید مدل‌های قدرتمندی مانند Llama، Mistral، Phi و دیگر مدل‌های متن‌باز را مستقیماً روی سخت‌افزار خود اجرا کنید و به صورت آفلاین از قابلیت‌های آن‌ها بهره‌مند شوید.

پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌های عملی و دانش تئوری لازم را برای پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی محلی خواهید داشت:

• نصب و راه‌اندازی LLMها: فراگیری نحوه نصب و پیکربندی مدل‌های زبان بزرگ (مانند Llama.cpp، Ollama و LM Studio) بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف (ویندوز، مک، لینوکس).
• انتخاب و کار با مدل‌ها: آشنایی با انواع مختلف مدل‌های متن‌باز، فرمت‌های آن‌ها (GGUF, Safetensors) و نحوه انتخاب بهترین مدل برای کاربردهای خاص.
• تعامل برنامه‌نویسی (API محلی): یادگیری نحوه تعامل با LLMهای محلی از طریق APIهای محلی در پایتون برای ساخت اپلیکیشن‌های سفارشی.
• مفاهیم پیشرفته (RAG و Fine-tuning): درک و پیاده‌سازی تکنیک Retrieval Augmented Generation (RAG) برای افزودن دانش اختصاصی به مدل‌ها و آشنایی با اصول اولیه Fine-tuning.
• کاربردهای عملی: ساخت چت‌بات‌های آفلاین، ابزارهای خلاصه‌سازی متن، تولید محتوا، تحلیل داده‌ها و سیستم‌های پرسش و پاسخ که همگی به صورت محلی اجرا می‌شوند.
• بهینه‌سازی و عیب‌یابی: نکات و ترفندهایی برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها بر روی سخت‌افزارهای مختلف و راهکارهای رایج برای رفع مشکلات.

شرکت در این دوره جامع، مزایای متعددی را برای شما به ارمغان خواهد آورد که شامل موارد زیر است:

• حریم خصوصی داده‌ها: تضمین می‌شود که داده‌های حساس شما هرگز به سرویس‌های ابری فرستاده نمی‌شوند، که این امر برای کاربردهای سازمانی و شخصی حیاتی است.
• کاهش هزینه‌ها: با حذف نیاز به پرداخت هزینه‌های API به ارائه‌دهندگان سرویس‌های ابری، به طور چشمگیری در هزینه‌های خود صرفه‌جویی خواهید کرد.
• قابلیت آفلاین: امکان اجرای مدل‌ها در محیط‌هایی بدون دسترسی به اینترنت، که این ویژگی برای مناطق دورافتاده یا محیط‌های با امنیت بالا ضروری است.
• کنترل کامل: شما بر روی تمام جوانب مدل‌ها، از جمله انتخاب، پیکربندی و سفارشی‌سازی، کنترل کامل خواهید داشت.
• انعطاف‌پذیری و سفارشی‌سازی: توانایی تطبیق مدل‌ها با نیازهای خاص کسب‌وکار یا پروژه شما، که منجر به راه‌حل‌های بسیار دقیق‌تر و کارآمدتر می‌شود.
• کسب مهارتی آینده‌نگر: با یادگیری هوش مصنوعی محلی، به یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در حوزه تکنولوژی دست پیدا خواهید کرد.

این دوره به صورت فشرده و عملی طراحی شده است. برای بهره‌مندی حداکثری از مطالب، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• دانش پایه برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی با مفاهیم اساسی پایتون (متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها) برای درک بخش‌های مربوط به API و کدنویسی ضروری است.
• آشنایی با خط فرمان (Command Line): توانایی کار با ترمینال یا Command Prompt برای نصب ابزارها و اجرای اسکریپت‌ها.
• درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی/یادگیری ماشین (اختیاری): اگرچه ضروری نیست، اما آشنایی با مفاهیمی مانند مدل‌ها، آموزش و استنتاج (inference) می‌تواند به درک بهتر مطالب کمک کند.
• سخت‌افزار مناسب:
  • پردازنده (CPU): یک پردازنده مدرن و قدرتمند (مانند Intel Core i7/i9 یا AMD Ryzen 7/9).
  • حافظه رم (RAM): حداقل ۱۶ گیگابایت رم، و توصیه می‌شود ۳۲ گیگابایت یا بیشتر برای مدل‌های بزرگتر.
  • کارت گرافیک (GPU – به شدت توصیه می‌شود): کارت گرافیک انویدیا با حداقل ۸ گیگابایت VRAM (مانند سری RTX 3060 به بالا) برای سرعت بخشیدن به استنتاج و امکان اجرای مدل‌های بزرگتر. در صورت عدم دسترسی به GPU، مدل‌ها روی CPU اجرا می‌شوند اما سرعت بسیار پایین‌تری خواهند داشت.
  • فضای ذخیره‌سازی: حداقل ۱۰۰ گیگابایت فضای خالی SSD برای ذخیره مدل‌ها و داده‌ها.

بخش ۱: مقدمات و آشنایی با هوش مصنوعی محلی

• معرفی مفهوم هوش مصنوعی محلی (Local AI) و LLM خصوصی.
• مقایسه LLMهای محلی با سرویس‌های ابری (OpenAI, Google Bard).
• مروری بر دلایل اصلی برای انتخاب هوش مصنوعی محلی (حریم خصوصی، هزینه، کنترل).
• آشنایی با ابزارهای اولیه و آماده‌سازی محیط توسعه.

بخش ۲: نصب و راه‌اندازی LLMها به‌صورت محلی

• نصب Llama.cpp: راهنمای گام به گام نصب و کامپایل Llama.cpp برای اجرای مدل‌ها روی CPU و GPU.
• کار با Ollama: معرفی و نصب Ollama به عنوان یک ابزار ساده برای مدیریت و اجرای مدل‌های LLM.
• استفاده از LM Studio: آموزش استفاده از LM Studio برای یک رابط کاربری گرافیکی آسان جهت دانلود و اجرای مدل‌ها.
• نحوه دانلود مدل‌ها (مثلاً از Hugging Face) با فرمت‌های مختلف (مانند GGUF).

بخش ۳: کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و تعامل با آن‌ها

• بارگذاری و استنتاج (inference) با مدل‌های محبوب مانند Llama 2/3، Mistral، Phi-2 و Gemma.
• تولید متن، خلاصه‌سازی و پاسخ به سوالات با استفاده از مدل‌های محلی.
• برنامه‌نویسی با API محلی: نحوه فراخوانی LLMها از طریق پایتون و ارسال درخواست‌ها و دریافت پاسخ‌ها.
• مثال عملی: ساخت یک اسکریپت ساده پایتون برای تعامل با LLM محلی.

بخش ۴: سفارشی‌سازی و آموزش مدل‌ها (Fine-tuning و RAG)

• مفهوم Retrieval Augmented Generation (RAG) و کاربرد آن در غنی‌سازی پاسخ‌های LLM.
• پیاده‌سازی RAG با استفاده از پایگاه داده‌های وکتور (مانند ChromaDB یا FAISS) و ابزارهایی مثل LangChain یا LlamaIndex.
• مقدمه‌ای بر Fine-tuning: توضیح اصول اولیه و معرفی ابزارهای ساده برای سفارشی‌سازی مدل‌ها با داده‌های خودتان.
• مثال عملی: ساخت یک چت‌بات پرسش و پاسخ با دانش اختصاصی بر اساس اسناد محلی شما.

بخش ۵: کاربردها و امنیت در هوش مصنوعی محلی

• کاربردهای پیشرفته LLMهای محلی در صنایع مختلف (مالی، پزشکی، حقوقی و غیره) با تأکید بر حفظ محرمانگی اطلاعات.
• ساخت ابزارهای خودکارسازی وظایف با استفاده از LLMهای محلی.
• مباحث امنیت و حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی محلی.
• آینده هوش مصنوعی محلی و فرصت‌های شغلی در این حوزه.

این دوره فوق فشرده و کاملاً عملی، دروازه‌ای است به دنیای هوش مصنوعی مستقل و ایمن. با تسلط بر مفاهیم و ابزارهای ارائه شده در این دوره، شما قادر خواهید بود راه‌حل‌های نوآورانه و مطمئن بر پایه هوش مصنوعی را در پروژه‌های شخصی یا سازمانی خود پیاده‌سازی کنید. هم‌اکنون در این دوره ثبت‌نام کنید و مهارت‌های لازم برای آینده هوش مصنوعی را کسب نمایید!