معرفی دوره

دوره «استقرار LLMها: راهنمای عملی برای LLMOps در تولید ۲۰۲۴٫۱۱» از پلتفرم Udemy با هدف آموزش تمامی مراحل LLMOps در محیط‌های واقعی طراحی شده است. این دوره یکی از کامل‌ترین منابع برای دانشجویان و مهندسانی است که قصد دارند مدل‌های زبان بزرگ را به صورت مقیاس‌پذیر، پایدار و امن در تولید مستقر کنند.

با دانلود رایگان نرم‌افزار این دوره، شما به ویدیوهای آموزشی، کد مثال‌ها، اسلایدها و منابع تکمیلی دسترسی خواهید داشت تا بتوانید گام به گام پروژه‌های واقعی را عملیاتی کنید.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• چگونگی تنظیم و سفارشی‌سازی پایگاه مدل‌های LLM برای محیط‌های تولید.
• کار با ابزارهای کانتینری مانند Docker و اورکستراتورهای Kubernetes.
• پیاده‌سازی و مدیریت APIهای مقیاس‌پذیر برای تعامل با مدل‌های زبان.
• پایش و لاگینگ (Monitoring & Logging) با استفاده از Prometheus و Grafana.
• بهینه‌سازی و Auto-scaling بر اساس بار ورودی.
• استفاده از پیاده‌سازی‌های رایانش ابری مانند AWS، GCP و Azure برای استقرار تولیدی.

مزایای شرکت در این دوره

• دسترسی به راهنمای گام‌به‌گام همراه با مثال‌های واقعی از پروژه‌های صنعتی.
• آشنایی با بهترین شیوه‌های امنیتی در استقرار مدل‌های زبان بزرگ.
• آموزش چگونه حل مشکلات رایج مقیاس‌پذیری و پایداری.
• افزایش تسلط بر ابزارهای DevOps و LLMOps برای ارتقای مهارت فنی.
• دریافت گواهینامه پایان دوره و افزودن آن به رزومه یا پروفایل لینکدین.

پیش‌نیازها

• آشنایی پایه با مفاهیم Machine Learning و مدل‌های زبان بزرگ.
• تجربه‌ی مقدماتی با Docker یا کانتینرها.
• آشنایی با خط فرمان (CLI) و مفاهیم شبکه در لایه‌های بالا.
• دانش اولیه‌ی Python و فریم‌ورک‌هایی مثل FastAPI یا Flask.

سرفصل‌های دوره

• بخش ۱: مبانی LLMOps
  • مقدمه بر LLM و تفاوت بین Research و Production
  • معماری‌های رایج
• بخش ۲: کانتینریزه کردن مدل
  • ساخت Dockerfile بهینه
  • بهینه‌سازی لایه‌ها و حجم تصویر
• بخش ۳: اورکستراسیون با Kubernetes
  • ساخت Deployment و Service
  • استفاده از ConfigMaps و Secrets
• بخش ۴: مانیتورینگ و لاگینگ
  • تنظیم Prometheus و Alertmanager
  • داشبوردهای Grafana برای مدل‌های LLM
• بخش ۵: بهینه‌سازی و Auto-scaling
  • Horizontal و Vertical Scaling
  • استفاده از HPA و VPA
• بخش ۶: استقرار ابری
  • استقرار در AWS ECS/EKS
  • بهینه‌سازی هزینه و امنیت

مثال‌های عملی

در این دوره سه مثال کاربردی پیاده‌سازی می‌شود تا مهارت‌های شما تثبیت گردد:

• استقرار GPT-J روی Docker Compose و تست API پاسخ‌دهی.
• کانفیگ Kubernetes در GKE و تنظیم Auto-scaling بر اساس متریک‌های CPU و Latency.
• نظارت بر مصرف منابع مدل با Prometheus و ساخت آلارم‌های خودکار در Grafana.

نکات برجسته

• تمرکز بر Security Best Practices برای محافظت از داده‌ها.
• آموزش چگونگی کاهش تاخیر (Latency) و افزایش Throughput.
• تجربه عملی در برخورد با خطاهای رایج هنگام استقرار مدرن.

جمع‌بندی و دسترسی رایگان

با دانلود Udemy – استقرار LLMها: راهنمای عملی برای LLMOps در تولید ۲۰۲۴٫۱۱، شما تمامی ابزارها و دانش لازم برای انتقال مدل‌های زبان بزرگ از مرحله تحقیق به محیط‌های پروداکشن را بدست خواهید آورد. این دوره با ارائه مثال‌های عملی و تمرین‌های گام‌به‌گام، به شما کمک می‌کند تا در بازار کار LLMOps به یک مهندس حرفه‌ای تبدیل شوید.

هم‌اکنون با دانلود رایگان نرم‌افزار این دوره، یادگیری را آغاز کنید و مهارت‌های خود را در زمینه تولید و استقرار مدل‌های LLM به سرعت ارتقا دهید.