اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از MLflow و LlamaIndex در محیط‌های عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از MLflow و LlamaIndex در محیط‌های عملیاتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین و مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های عملیات یادگیری ماشین در محیط‌های سازمانی
• 2. معرفی معماری مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های استقرار
• 3. آشنایی با چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای MLflow
• 5. مدیریت آزمایش‌ها و ثبت نسخه‌های مدل با MLflow Tracking
• 6. ساختار داده‌ها و نحوه آماده‌سازی ورودی برای مدل‌های زبانی
• 7. اصول کار با LlamaIndex و مدیریت حافظه مدل
• 8. روش‌های بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات برای مدل‌های زبانی
• 9. یکپارچه‌سازی MLflow با کتابخانه‌های پردازش متن
• 10. طراحی و پیاده‌سازی خط لوله داده برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. استفاده از مدل‌های متن‌باز و مدل‌های ابری در بستر MLflow
• 12. مدیریت پارامترها و ابرپارامترها در آموزش مدل‌های زبانی
• 13. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 14. پیاده‌سازی مکانیزم‌های ذخیره‌سازی نتایج و لاگ‌گیری
• 15. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری و محیط‌های مجازی
• 16. استقرار مدل‌های زبانی به عنوان سرویس وب
• 17. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در حین اجرا
• 18. شناسایی و تحلیل کاهش دقت مدل در طول زمان
• 19. روش‌های بازآموزی مدل با داده‌های جدید
• 20. مدیریت نسخه‌های مدل در مخازن مرکزی
• 21. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی و حفاظت از داده‌های سازمانی
• 22. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 23. استفاده از LlamaIndex برای ایجاد پایگاه دانش شخصی‌سازی شده
• 24. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه اسناد سازمانی
• 25. خودکارسازی فرایندهای تست و ارزیابی مدل
• 26. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازگشت به نسخه قبلی
• 27. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های متنی حجیم
• 28. پیاده‌سازی داشبوردهای مدیریتی برای نظارت بر مدل
• 29. به‌کارگیری بهترین شیوه‌های اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 30. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و گزارش‌دهی نتایج
• 31. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی با استفاده از کانتینرها
• 32. مدیریت چرخه‌ عمر مدل از توسعه تا بهره‌برداری نهایی