دوره Open-source LLMs: Uncensored & secure AI locally with RAG 2024-8 از پلتفرم Udemy، به شما امکان می‌دهد تا بدون اتکا به سرویس‌های ابری تجاری و با حفظ کامل حریم خصوصی، مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز را روی سخت‌افزار شخصی یا سرورهای داخلی اجرا و سفارشی کنید. این دوره به صورت عملیاتی به استفاده از تکنیک‌های Retrieval-Augmented Generation (RAG) می‌پردازد تا ضمن افزایش دقت پاسخ‌ها، از محتوای بی‌سانسور و امن تضمین‌شده برخوردار باشید.

• نصب و پیکربندی مدل‌های متن‌باز محبوب نظیر Llama 2 و Mistral روی محیط محلی یا سرور.
• راه‌اندازی پایگاه‌داده‌های برداری (FAISS، Milvus) برای ذخیره و جستجوی فوری اسناد.
• پیاده‌سازی کامل پایپلاین RAG برای ترکیب قابلیت بازیابی اطلاعات و تولید متن بهینه.
• ادغام با فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain و Haystack جهت ساخت اپلیکیشن‌های چت‌بات و سیستم‌های پرسش‌پاسخ.
• اجرای مدل به صورت کاملاً آفلاین با پشتیبانی از GPU و CPU.
• تضمین امنیت داده‌ها و جلوگیری از نشت اطلاعات محرمانه هنگام پردازش متون خصوصی.
• بهینه‌سازی عملکرد و اندازه مدل با تکنیک‌های quantization و pruning.
• ارزیابی و مانیتورینگ کیفیت پاسخ‌ها با معیارهای استاندارد مثل Perplexity و ROUGE.

• کنترل کامل روی داده‌ها و مدل‌ها بدون وابستگی به سرویس‌های ابری خارجی.
• حفظ حریم خصوصی کاربران و جلوگیری از ارسال داده‌های حساس به سرورهای ثالث.
• کاهش هزینه‌ها با استفاده از منابع سخت‌افزاری موجود و نرم‌افزار متن‌باز.
• امکان سفارشی‌سازی دقیق برای نیازهای صنعتی، تحقیقاتی یا محصولات بومی.
• پشتیبانی از تولید محتوا به زبان‌های مختلف، از جمله فارسی، بدون محدودیت سانسور.
• افزایش سرعت پاسخگویی با راه‌اندازی پایگاه‌برداری محلی و جلوگیری از تاخیرهای شبکه‌ای.

• آشنایی مقدماتی با پایتون و مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین.
• تجربه کار با خط فرمان لینوکس یا ویندوز و نصب بسته‌های نرم‌افزاری (pip, conda).
• داشتن حداقل یک GPU متوسط (NVIDIA GTX ۱۰۶۰ یا بالاتر) برای اجرا و آزمون مدل‌ها.
• مفاهیم پایه‌ای دیتابیس‌های رابطه‌ای و NoSQL.
• آشنایی با ساختار JSON و پروتکل‌های HTTP برای رابط‌های برنامه‌نویسی.

• مقدمه و آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• نصب محیط توسعه و پیکربندی GPU
• آموزش کار با مدل‌های متن‌باز: Llama & Mistral
• راه‌اندازی FAISS و ساخت نمایه برداری
• پیاده‌سازی پایه‌ای RAG: ترکیب retriever و generator
• سفارشی‌سازی با LangChain و Haystack
• تکنیک‌های بهینه‌سازی و Quantization
• تضمین امنیت و حفظ حریم خصوصی
• آزمون بازدهی و معیارهای ارزیابی
• استقرار نهایی و ارائه API محلی

در هر فصل، چندین مثال عملی ارائه شده است تا شما از صفر تا صد بتوانید یک سیستم کامل مبتنی بر RAG بسازید:

• سیستم پرسش‌وپاسخ تخصصی درباره مقالات علمی با بارگذاری PDF و ایجاد نمایه‌سازی.
• ساخت چت‌بات» داخلی برای شرکت‌ها با قابلیت پاسخ به سوالات حقوقی یا فنی.
• خلاصه‌سازی خودکار اسناد حقوقی یا فنی با دقت بالا.
• ایجاد موتور جستجوی متنی برای آرشیو اسناد سازمانی با سرعت بالا.

• استفاده از مدل‌های text-embedding-ada-002 یا مشابه در فاز نمایه‌سازی برای کیفیت بهتر.
• به‌روز نگه‌داشتن نسخه‌های Llama و FAISS برای بهبود عملکرد و رفع باگ‌ها.
• تست مداوم با مجموعه داده‌های واقعی برای تشخیص خطاها و تناقض‌های احتمالی.
• مدیریت منابع سیستم با nvidia-smi و ابزارهای مانیتورینگ.
• مستندسازی و نگهداری نسخه‌های کد و مدل با ابزارهایی مانند Git.