اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با استفاده از کوبرنتیز و کوب‌فلو

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با استفاده از کوبرنتیز و کوب‌فلو

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت و عملیات هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم عملیاتی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. چرخه حیات توسعه مدل‌های هوش مصنوعی و تفاوت آن با نرم‌افزارهای سنتی
• 3. معماری زیرساخت‌های ابری برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با کوبرنتیز به عنوان بستر اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی
• 5. مدیریت منابع محاسباتی و تخصیص GPU در خوشه‌های کوبرنتیز
• 6. مفاهیم پایه کوب‌فلو و نقش آن در مدیریت عملیات یادگیری ماشین
• 7. نصب و راه‌اندازی کوب‌فلو در محیط عملیاتی
• 8. مدیریت داده‌ها و پایپ‌لاین‌های پیش‌پردازش در مقیاس بزرگ
• 9. استفاده از Kubeflow Pipelines برای خودکارسازی فرآیند آموزش مدل
• 10. نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها با استفاده از ابزارهای سازگار با زیرساخت
• 11. انتخاب و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای استقرار
• 12. روش‌های کمی‌سازی مدل جهت کاهش مصرف منابع
• 13. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در کوبرنتیز با استفاده از KServe
• 14. مدیریت سرویس‌های استنتاج و مقیاس‌پذیری خودکار
• 15. پیکربندی Ingress و مدیریت ترافیک برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و لاگ‌گیری در محیط کوب‌فلو
• 17. پایش عملکرد مدل و دقت پیش‌بینی‌ها در محیط عملیاتی
• 18. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. مدیریت دسترسی و احراز هویت در خوشه‌های کوبرنتیز
• 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی و هزینه‌های عملیاتی در فضای ابری
• 21. استفاده از ابزارهای توزیع‌یافته برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 22. مدیریت خطا و بازیابی در فرآیندهای طولانی‌مدت آموزشی
• 23. مفاهیم یادگیری ماشین عملیاتی و فرهنگ همکاری در تیم‌های مهندسی
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در معماری میکروسرویس
• 25. مدیریت پیکربندی و محیط‌های اجرایی با استفاده از GitOps
• 26. خودکارسازی تست‌های کیفیت مدل پیش از استقرار
• 27. بررسی راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در کوبرنتیز
• 28. تکنیک‌های بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی
• 29. استفاده از کش و پایگاه‌داده‌های برداری برای ارتقای عملکرد
• 30. مدیریت چرخه‌های بازآموزی و به‌روزرسانی مدل
• 31. مستندسازی و مدیریت دانش در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 32. تطبیق خروجی‌های مدل با الزامات اخلاقی و فنی
• 33. مدیریت نسخه‌های مستقر و بازگشت به حالت قبل در صورت بروز خطا
• 34. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای پایش سلامت سرویس‌های هوش مصنوعی
• 35. ارزیابی نهایی و بهبود مستمر زیرساخت‌های عملیاتی هوش مصنوعی