دوره راهکارهای افزایش کارایی و کاهش هزینه‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از vLLM و Databricks همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای افزایش کارایی و کاهش هزینه‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از vLLM و Databricks

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی زیرساخت‌های پردازشی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های پردازش ابری
• 2. نقش زیرساخت‌های توزیع‌شده در مقیاس‌پذیری استنتاج مدل‌های زبانی
• 3. آشنایی با کتابخانه vLLM و معماری PagedAttention برای مدیریت حافظه
• 4. تحلیل گلوگاه‌های حافظه در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. بهینه‌سازی نرخ توان عملیاتی در سیستم‌های استنتاج با vLLM
• 6. مدیریت حافظه پویا در محیط‌های پردازش گرافیکی
• 7. مکانیسم‌های دسته‌بندی درخواست‌ها در مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. کاهش تأخیر پاسخ‌دهی در استقرار مدل‌های مقیاس‌بزرگ
• 9. بررسی نقش Ray در هماهنگ‌سازی پردازش‌های موازی
• 10. یکپارچه‌سازی vLLM با پلتفرم Databricks برای مدیریت داده‌ها
• 11. استراتژی‌های کاهش هزینه‌های عملیاتی در سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 12. مقایسه عملکرد استنتاج مدل‌های زبانی در معماری‌های مختلف سخت‌افزاری
• 13. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل برای کاهش حجم حافظه و افزایش سرعت
• 14. استفاده از حافظه کش KV برای بهینه‌سازی پردازش توالی‌ها
• 15. مدیریت صف‌بندی درخواست‌های کاربران در محیط‌های عملیاتی
• 16. پایش و نظارت بر عملکرد مدل در لحظه با ابزارهای مانیتورینگ
• 17. تنظیم دقیق پارامترهای موتور استنتاج برای بارهای کاری متنوع
• 18. بهینه‌سازی مصرف منابع در محیط‌های چندمستأجری
• 19. تکنیک‌های پیش‌بارگذاری مدل در حافظه گرافیکی
• 20. استفاده از مدل‌های متن‌باز بهینه‌شده برای کاهش وابستگی‌های زیرساختی
• 21. امنیت و حریم خصوصی در استقرار مدل‌های زبانی در شبکه داخلی
• 22. راهکارهای مقیاس‌پذیری افقی در کلاسترهای پردازشی
• 23. مدیریت خطاهای سیستم و پایداری در استنتاج مدل‌های بزرگ
• 24. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل و داده در محیط‌های توزیع‌شده
• 25. بررسی چرخه‌حیات استقرار مدل از توسعه تا بهره‌برداری
• 26. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دیتاسنترهای هوش مصنوعی
• 27. استانداردهای گزارش‌دهی و تحلیل عملکرد سیستم‌های استنتاج
• 28. روش‌های ارتقای بهره‌وری تیم‌های عملیاتی (DevOps) در حوزه هوش مصنوعی
• 29. بررسی موردی استقرار مدل‌های زبانی در کاربردهای سازمانی
• 30. چشم‌انداز آینده و فناوری‌های نوین در بهینه‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی