دوره راهکارهای نوین استقرار مدل‌های زبانی با vLLM و پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند (RAG) با LangChain همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استقرار مدل‌های زبانی با vLLM و پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند (RAG) با LangChain

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی عملیات مدل‌های زبانی بزرگ (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ و چالش‌های استقرار
• 3. آشنایی با کتابخانه vLLM و مزایای آن در بهینه‌سازی استنتاج
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
• 5. مدیریت حافظه و تکنیک‌های PagedAttention در vLLM
• 6. بررسی معماری سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند مبتنی بر بازیابی اطلاعات RAG
• 7. نقش LangChain در یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با منابع داده
• 8. انتخاب و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای سیستم‌های RAG
• 9. مفاهیم جاسازی متن و مدل‌های Embedding در فضای برداری
• 10. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و کاربرد آن‌ها
• 11. ذخیره‌سازی و بازیابی کارآمد بردارها در سیستم‌های هوشمند
• 12. ایجاد زنجیره‌های پردازشی در LangChain برای مدیریت جریان داده
• 13. تکنیک‌های Chunking و قطعه‌بندی هوشمند متون
• 14. بهینه‌سازی استنتاج مدل با استفاده از vLLM Serving
• 15. مدیریت درخواست‌های همزمان و افزایش نرخ خروجی در استقرار مدل
• 16. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه اسناد متنی
• 17. پاده‌سازی مکانیسم‌های جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 18. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های زبانی در پاسخ‌دهی به سوالات
• 19. تکنیک‌های Prompt Engineering برای بهبود خروجی سیستم‌های RAG
• 20. مدیریت حافظه گفتگو و تاریخچه تعاملات کاربر در LangChain
• 21. یکپارچه‌سازی ابزارهای جانبی و فراخوانی توابع (Function Calling)
• 22. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی و حفاظت از داده‌های ورودی
• 23. استفاده از سیستم‌های مانیتورینگ برای پایش عملکرد مدل
• 24. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط لوله RAG
• 25. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 26. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل برای کاهش مصرف منابع سخت‌افزاری
• 27. به‌کارگیری استانداردهای کدنویسی تمیز در توسعه پروژه‌های LLM
• 28. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها در چرخه‌حیات LLMOps
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های بازخورد برای بهبود مستمر مدل
• 30. استفاده از تکنیک‌های کشینگ برای کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی
• 31. توزیع بار و مدیریت کلاسترها در استقرار مدل‌های سنگین
• 32. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی و رعایت ملاحظات فنی
• 33. تلفیق مدل‌های زبانی با APIهای خارجی به صورت ایمن
• 34. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون وقفه در سرویس‌دهی
• 35. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش توهم (Hallucination)
• 36. طراحی معماری سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای کاربردهای سازمانی
• 37. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در محیط عملیاتی
• 38. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 39. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 40. پروژه نهایی: طراحی و استقرار یک سامانه هوشمند پاسخ‌دهی با vLLM و LangChain