اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بر بستر کلاود و کوبرنتیز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بر بستر کلاود و کوبرنتیز

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان‌های طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مدل‌های متن‌باز و اکوسیستم هوش مصنوعی
• 3. بررسی چرخه‌حیات توسعه مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. مبانی کانتینری‌سازی با داکر برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. معرفی پلتفرم کوبرنتیز و نقش آن در پردازش ابری
• 6. مفاهیم پایه زیرساخت‌های ابری گوگل برای یادگیری ماشین
• 7. انتخاب سخت‌افزار مناسب و واحدهای پردازش گرافیکی در کلاود
• 8. آماده‌سازی محیط توسعه برای استقرار مدل‌های زبانی
• 9. آشنایی با مدل‌های زبانی محبوب و کتابخانه‌های مرتبط
• 10. بررسی ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش متون برای آموزش مدل
• 11. مفاهیم پایه در یادگیری انتقال و تنظیم دقیق مدل
• 12. بررسی تکنیک‌های بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 13. آشنایی با روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (PEFT)
• 14. مبانی روش لورا (LoRA) در بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ
• 15. پیاده‌سازی محیط کوبرنتیز برای مدیریت خوشه‌های هوش مصنوعی
• 16. تنظیمات شبکه و امنیت در خوشه‌های کوبرنتیز
• 17. استقرار مدل‌های زبانی بر روی گره‌های پردازشی
• 18. مدیریت منابع و سهمیه‌بندی پردازشی در کوبرنتیز
• 19. روش‌های ذخیره‌سازی داده‌ها و مدل‌ها در فضای ابری
• 20. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایش عملکرد مدل
• 21. بهینه‌سازی نرخ استنتاج مدل در محیط‌های عملیاتی
• 22. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش مصرف منابع
• 23. استفاده از کوانتایزیشن برای اجرای مدل روی سخت‌افزار محدود
• 24. مدیریت مقیاس‌پذیری افقی در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 25. طراحی و پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی برای مدل‌های زبانی
• 26. تأمین امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 27. تطبیق خروجی مدل با الزامات اخلاقی و فنی
• 28. بررسی خطاهای رایج در استقرار مدل‌های بزرگ
• 29. راهکارهای مقابله با توهم در مدل‌های زبانی
• 30. تست و ارزیابی مدل در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
• 31. خودکارسازی فرایند استقرار با استفاده از خط لوله سی‌آی‌سی‌دی
• 32. مدیریت نسخه‌های مدل و کنترل تغییرات در محیط ابری
• 33. بهینه‌سازی مصرف انرژی و هزینه‌های پردازش ابری
• 34. استفاده از مدل‌های زبانی در کاربردهای سازمانی
• 35. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 36. روش‌های ارتقای دقت مدل با استفاده از مهندسی پرامپت
• 37. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) برای بهبود پاسخ‌دهی
• 38. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
• 39. عیب‌یابی و رفع اشکال در خوشه‌های کوبرنتیز
• 40. برنامه‌ریزی برای نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده