دوره راهکارهای عملیاتی و پایداری در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با رویکرد SRE همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی و پایداری در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با رویکرد SRE

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های فناوری اطلاعات

موضوع میانی: قابلیت مشاهده‌پذیری و پایداری در سامانه‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معماری استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی
• 2. چرخه حیات مدل‌های زبانی از آموزش تا استقرار
• 3. اهمیت مشاهده‌پذیری در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 4. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد و سطوح خدمات در مدل‌های زبانی
• 5. نظارت بر نرخ خطای مدل و کیفیت پاسخ‌های تولیدی
• 6. پایش تأخیر در استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای ردیابی توکن‌ها و هزینه‌ها
• 8. مدیریت منابع محاسباتی و بهینه‌سازی مصرف GPU
• 9. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 10. پیاده‌سازی سیستم‌های گزارش‌گیری و هشداردهی مبتنی بر آستانه
• 11. شناسایی و تحلیل ریشه‌ای خطاهای مدل و توهمات زبانی
• 12. تکنیک‌های ثبت وقایع در زنجیره‌های پردازش متن
• 13. ردیابی توزیع‌شده در معماری‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 14. بررسی پایداری مدل‌های زبانی در مواجهه با ترافیک بالا
• 15. استراتژی‌های بازیابی و تحمل خطای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 16. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و استقرار بدون وقفه
• 17. تست‌های بارگذاری و استرس برای ارزیابی تاب‌آوری سامانه
• 18. امنیت در خط لوله داده و محافظت از حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 19. کنترل دسترسی و مدیریت هویت در APIهای هوش مصنوعی
• 20. پیاده‌سازی محدودیت نرخ برای جلوگیری از سوءاستفاده از منابع
• 21. مانیتورینگ انحراف داده و کاهش دقت مدل در طول زمان
• 22. روش‌های خودکارسازی بازآموزی مدل بر اساس داده‌های عملیاتی
• 23. استفاده از معیارهای کیفی برای ارزیابی خروجی مدل در محیط عملیاتی
• 24. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد انسانی در چرخه پایداری
• 25. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کش در مدل‌های زبانی
• 26. ایزوله‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی در کانتینرها و ارکستراسیون
• 27. بررسی اثرات جانبی مدل‌های زبانی بر زیرساخت‌های شبکه
• 28. مستندسازی حوادث و مدیریت بحران در سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 29. بهبود مستمر پایداری سامانه با استفاده از تحلیل داده‌های پایش
• 30. تأمین پایداری در سیستم‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده
• 31. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. ارزیابی هزینه‌های عملیاتی و بهینه‌سازی بودجه زیرساختی
• 33. استانداردهای گزارش‌دهی و تحلیل روند در مهندسی پایداری هوش مصنوعی
• 34. اخلاق حرفه‌ای و انطباق با قوانین در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی ایرانی
• 35. آینده‌نگری در معماری زیرساخت‌های هوشمند و مقیاس‌پذیر