دوره مدیریت، استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی هوشمند با استفاده از ابزار MLflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت، استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی هوشمند با استفاده از ابزار MLflow

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

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم عملیات یادگیری ماشین MLOps
• 2. معماری استقرار مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 3. آشنایی با ابزار MLflow و نقش آن در مدیریت چرخه حیات مدل
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
• 5. مدیریت مخزن مدل‌ها در MLflow Model Registry
• 6. ساختاربندی داده‌ها و پیش‌پردازش برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. استفاده از MLflow Deployment Server برای مدیریت مدل‌ها
• 8. پیکربندی و تنظیمات اولیه سرور استقرار مدل
• 9. آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌باز و استاندارد
• 10. روش‌های بارگذاری مدل‌های زبانی در محیط MLflow
• 11. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌های زبانی
• 12. ایجاد و مدیریت نقاط پایانی API برای استنتاج مدل
• 13. امنیت و کنترل دسترسی در سرورهای استقرار مدل
• 14. پایش عملکرد مدل‌های مستقر شده در محیط تولید
• 15. بررسی معیارهای دقت و کارایی مدل‌های زبانی
• 16. مدیریت منابع محاسباتی و بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 17. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل
• 18. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کاهش تاخیر
• 19. استفاده از MLflow برای ثبت و ردیابی آزمایش‌ها
• 20. مستندسازی دقیق پارامترها و خروجی‌های مدل
• 21. مدیریت خطاها و پایداری سرویس‌های هوشمند
• 22. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های استقرار مدل با MLflow
• 23. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
• 24. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی مدل با استفاده از حافظه کش
• 25. مدیریت چرخه‌های بازآموزی مدل در محیط عملیاتی
• 26. یکپارچه‌سازی با ابزارهای CI/CD برای استقرار خودکار
• 27. پایش سلامت مدل و تشخیص انحراف داده
• 28. روش‌های ارزیابی خروجی مدل‌های زبانی در محیط واقعی
• 29. رعایت استانداردهای امنیتی در تبادل داده با مدل
• 30. مدیریت پیکربندی‌های محیطی با استفاده از فایل‌های کانفیگ
• 31. تکنیک‌های نمونه‌برداری و تست مدل پیش از استقرار نهایی
• 32. مانیتورینگ منابع سخت‌افزاری سرور مدل
• 33. روش‌های عیب‌یابی در سرویس‌های استقرار یافته
• 34. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون وقفه در سرویس‌دهی
• 35. مدیریت درخواست‌های همزمان در مدل‌های زبانی
• 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار بهینه
• 37. امن‌سازی درگاه‌های ارتباطی با مدل
• 38. گزارش‌گیری از عملکرد سیستم در پنل MLflow
• 39. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی پس از خطا
• 40. بهینه‌سازی فرآیند استقرار برای کاربردهای سازمانی