اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی خط لوله MLOps با MLFlow برای تنظیم دقیق Flan-T5 در طبقه‌بندی دنباله‌به‌دنباله به زبان اسپانیایی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی خط لوله MLOps با MLFlow برای تنظیم دقیق Flan-T5 در طبقه‌بندی دنباله‌به‌دنباله به زبان اسپانیایی

موضوع کلی: مهندسی یادگیری ماشین و استقرار مدل

موضوع میانی: مدیریت چرخه عمر مدل با MLOps و ابزارهای متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر MLOps و مدیریت چرخه عمر مدل
• 2. معرفی ابزارهای متن‌باز در MLOps
• 3. نصب و راه‌اندازی MLFlow
• 4. مفاهیم Tracking Experiments در MLFlow
• 5. مدیریت نسخه‌های مدل با MLFlow Model Registry
• 6. آشنایی با Transformer و معماری Seq2Seq
• 7. معرفی مدل Flan-T5 و کاربردهای آن
• 8. آماده‌سازی محیط توسعه در پایتون
• 9. مدیریت وابستگی‌ها با Poetry یا Conda
• 10. مرور کتابخانه Hugging Face Transformers
• 11. درک ساختار داده برای طبقه‌بندی دنباله به دنباله
• 12. پیش‌پردازش متن و توکن‌سازی با AutoTokenizer
• 13. ایجاد دیتاست سفارشی برای زبان اسپانیایی
• 14. بارگذاری و تقسیم داده‌های آموزشی و ارزیابی
• 15. تنظیم Hyperparameterهای اولیه برای Fine-tuning
• 16. پیاده‌سازی تابع آموزش با PyTorch
• 17. استفاده از MLFlow Logging برای ثبت متریک‌ها
• 18. ثبت پارامترها و کانفیگ مدل در MLFlow
• 19. ذخیره و بازیابی checkpointها در طول آموزش
• 20. ارزیابی اولیه مدل بر روی داده‌های اعتبارسنجی
• 21. تنظیم دقیق مدل Flan-T5 برای Seq2Seq
• 22. بهینه‌سازی نرخ یادگیری و Batch Size
• 23. مدیریت GPU و حافظه در آموزش
• 24. استفاده از Gradient Accumulation برای مدل‌های بزرگ
• 25. تکنیک‌های Regularization در Fine-tuning
• 26. ذخیره مدل نهایی با MLFlow Artifacts
• 27. نسخه‌بندی مدل در Model Registry
• 28. ایجاد Pipeline استقرار با MLFlow
• 29. استفاده از MLFlow Serving برای API مدل
• 30. پیاده‌سازی Docker Container برای مدل
• 31. یکپارچه‌سازی با FastAPI برای سرویس RESTful
• 32. تست عملکرد مدل در محیط استقرار
• 33. مقایسه نسخه‌های مختلف مدل در Production
• 34. اعتبارسنجی و A/B Testing در استقرار
• 35. مدیریت خطا و Logging در Production
• 36. نظارت بر عملکرد مدل با متریک‌های زمان واقعی
• 37. تشخیص Data Drift و Concept Drift
• 38. بازآموزی خودکار مدل با Pipeline زمان‌بندی
• 39. یکپارچه‌سازی با Git و CI/CD برای MLOps
• 40. اتصال MLFlow به دیتابیس Metadata
• 41. مدیریت چندین آزمایش با Parallel Runs
• 42. بهینه‌سازی Hyperparameter با MLFlow و Optuna
• 43. ارزیابی روی داده‌های تست نهایی
• 44. تولید گزارش عملکرد با MLFlow
• 45. پایپلاین کامل از داده تا استقرار
• 46. مدیریت دسترسی و امنیت در MLFlow
• 47. مقیاس‌پذیری Pipeline با Kubernetes
• 48. استفاده از MLFlow Projects برای Reproducibility
• 49. ایجاد محیط مجازی برای آزمایشات تکراری
• 50. مستندسازی خودکار Pipeline با MLFlow