دوره بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از GGUF و LLaMA.cpp همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از GGUF و LLaMA.cpp

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت شده
• 5. یادگیری نظارت نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 11. معماری ترنسفورمر
• 12. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 13. تکامل مدل‌های زبان بزرگ
• 14. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
• 15. مبانی مهندسی یادگیری ماشین (MLOps)
• 16. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 18. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 19. انتخاب مدل
• 20. آموزش مدل
• 21. ارزیابی مدل
• 22. تنظیم هایپرپارامترها
• 23. استقرار مدل
• 24. نظارت بر مدل
• 25. بازآموزی مدل
• 26. معرفی فرمت GGUF
• 27. مزایای فرمت GGUF
• 28. مقایسه GGUF با فرمت‌های دیگر
• 29. معرفی LLaMA.cpp
• 30. معماری LLaMA.cpp
• 31. قابلیت‌های LLaMA.cpp
• 32. مراحل تبدیل مدل به GGUF
• 33. آماده‌سازی محیط توسعه
• 34. نصب ابزارهای لازم
• 35. دریافت مدل اولیه (مثلاً Microsoft Phi-3)
• 36. تبدیل مدل به فرمت GGUF با LLaMA.cpp
• 37. تنظیمات و پارامترهای تبدیل
• 38. بررسی صحت فایل GGUF تولید شده
• 39. اجرای مدل GGUF با LLaMA.cpp
• 40. تنظیمات اجرایی LLaMA.cpp
• 41. بارگذاری مدل GGUF
• 42. تولید متن با LLaMA.cpp
• 43. تنظیمات تولید متن
• 44. کاربرد LLaMA.cpp در استقرار مدل
• 45. استقرار مدل‌های زبان بزرگ در محیط‌های مختلف
• 46. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
• 47. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 48. کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 49. انتخاب سطح کوانتیزاسیون مناسب
• 50. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت
• 51. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 52. بهینه‌سازی حافظه
• 53. بهینه‌سازی پردازش
• 54. مدیریت منابع سخت‌افزاری
• 55. استقرار محلی (Local Deployment)
• 56. استقرار بر روی سرور
• 57. استقرار در کانتینرها (Docker)
• 58. استقرار با استفاده از Kubernetes
• 59. نظارت و مانیتورینگ مدل‌های مستقر
• 60. جمع‌آوری لاگ‌ها و متریک‌ها
• 61. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
• 62. مدیریت نسخه‌های مدل
• 63. بروزرسانی مدل‌های مستقر
• 64. امنیت در استقرار مدل‌های زبان بزرگ
• 65. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 66. مدیریت دسترسی‌ها
• 67. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 68. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 69. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبان بزرگ
• 70. خلاصه‌سازی متن
• 71. ترجمه ماشینی
• 72. تولید محتوا
• 73. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 74. تحلیل احساسات
• 75. استخراج اطلاعات
• 76. نکات کاربردی در کار با LLaMA.cpp
• 77. اشکال‌زدایی (Debugging) در LLaMA.cpp
• 78. بهبود سرعت استنتاج
• 79. استفاده از GPU در LLaMA.cpp
• 80. روش‌های ارزیابی دقیق‌تر مدل‌های زبان بزرگ
• 81. معیارهای ارزیابی متن
• 82. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 83. چالش‌های استقرار مدل‌های زبان بزرگ
• 84. مقیاس‌پذیری
• 85. هزینه‌های محاسباتی
• 86. تغییرات سریع در حوزه LLMs
• 87. آینده مدل‌های زبان بزرگ و MLOps
• 88. روندهای نوظهور در LLMs
• 89. نقش MLOps در توسعه آینده LLMs
• 90. پروژه‌های عملی با LLaMA.cpp و GGUF
• 91. مثال عملی: ساخت یک چت‌بات ساده
• 92. مثال عملی: خلاصه‌سازی اسناد
• 93. مثال عملی: تولید کد
• 94. جمع‌بندی و نگاه به آینده