دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با استفاده از ابزار MLflow در محیط‌های بومی و امن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با استفاده از ابزار MLflow در محیط‌های بومی و امن

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

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین و استقرار مدل‌های زبانی (MLOps & LLM Deployment)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و ضرورت‌های مدیریت چرخه حیات مدل‌های زبانی
• 2. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در سازمان‌های مدرن
• 3. آشنایی با مفاهیم MLOps و نقش آن در پایداری مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی در بستر لینوکس
• 5. مبانی کار با کتابخانه MLflow برای مدیریت آزمایش‌ها
• 6. کاربرد مدل‌های زبانی کوچک و بهینه (SLMs) در محیط‌های بومی
• 7. بررسی معماری مدل Phi-3 و ویژگی‌های فنی آن
• 8. آماده‌سازی پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای اجرای محلی
• 9. مدیریت محیط‌های مجازی و وابستگی‌های پروژه با Conda و Pip
• 10. نحوه دریافت و بارگذاری ایمن مدل‌های زبانی از مخازن استاندارد
• 11. ساختار فایل‌های مدل و فرمت‌های ذخیره‌سازی در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 12. استفاده از MLflow Tracking برای ثبت پارامترها و معیارهای آموزش
• 13. تجسم و تحلیل نتایج آزمایش‌های مدل با رابط کاربری MLflow
• 14. مفهوم استنتاج (Inference) در مدل‌های زبانی و بهینه‌سازی تأخیر
• 15. پیاده‌سازی سرور استنتاج محلی با استفاده از MLflow Models
• 16. تعریف امضای مدل و نیازمندی‌های ورودی و خروجی در استاندارد MLflow
• 17. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از تکنیک‌های Quantization
• 18. مدیریت حافظه گرافیکی (VRAM) در حین اجرای مدل‌های بزرگ
• 19. کار با بسته‌های نرم‌افزاری برای استقرار مدل در محیط‌های ایزوله
• 20. ایجاد نقاط پایانی (Endpoints) برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 21. امنیت در استقرار مدل‌های بومی و مدیریت دسترسی‌ها
• 22. بررسی پروتکل‌های ارتباطی در سرویس‌دهی مدل‌های زبانی
• 23. پایش عملکرد مدل پس از استقرار در محیط عملیاتی
• 24. ثبت و تحلیل خطاهای استنتاج در محیط‌های محلی
• 25. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های زبانی با استفاده از MLflow Model Registry
• 26. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون وقفه در سرویس‌دهی
• 27. تکنیک‌های Prompt Engineering برای بهبود دقت خروجی مدل
• 28. ارزیابی کیفی خروجی مدل‌های زبانی با معیارهای استاندارد
• 29. ایمن‌سازی داده‌های ورودی و خروجی در مدل‌های محلی
• 30. آموزش گام‌به‌گام استقرار مدل Phi-3 در یک محیط ایزوله
• 31. مستندسازی فرآیند پیاده‌سازی برای تیم‌های فنی
• 32. مقیاس‌پذیری زیرساخت استقرار مدل با استفاده از ابزارهای کانتینر‌ساز
• 33. بررسی چالش‌های عملیاتی در مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ
• 34. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای سنجش پایداری سرویس
• 35. اتوماسیون فرآیند استقرار مدل با استفاده از خط لوله CI/CD
• 36. بهینه‌سازی مصرف منابع در محیط‌های عملیاتی محدود
• 37. پشتیبان‌گیری و بازیابی مدل‌های مستقر شده
• 38. شخصی‌سازی مدل‌های زبانی با روش‌های Fine-tuning سبک
• 39. ارزیابی اخلاقی و فنی خروجی‌های مدل در کاربردهای سازمانی
• 40. تدوین نقشه راه برای توسعه و نگهداری بلندمدت مدل‌های زبانی در سازمان