دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های زبانی محلی با Ollama و پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های زبانی محلی با Ollama و پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای بومی‌سازی‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مدل‌های زبانی
• 3. اهمیت و مزایای اجرای محلی مدل‌های زبانی در حفظ حریم خصوصی
• 4. معرفی اکوسیستم اولاما و قابلیت‌های آن
• 5. نصب و راه‌اندازی اولاما در سیستم‌عامل‌های مختلف
• 6. کار با رابط خط فرمان اولاما برای مدیریت مدل‌ها
• 7. شناسایی و انتخاب مدل‌های متن‌باز مناسب از مخزن اولاما
• 8. بررسی مدل‌های زبانی سبک و بهینه برای سخت‌افزارهای خانگی
• 9. نحوه اجرای اولین مدل زبانی در محیط محلی
• 10. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری برای اجرای روان مدل‌ها
• 11. ساختار فایل مدل و اهمیت فایل‌های مودفایل
• 12. شخصی‌سازی مدل‌ها با استفاده از دستورات مودفایل
• 13. تعریف نقش و رفتار مدل با استفاده از سیستم پرامپت
• 14. ارتباط با اولاما از طریق رابط برنامه‌نویسی کاربردی
• 15. معرفی کتابخانه پایتون برای تعامل با اولاما
• 16. نصب و تنظیم محیط برنامه‌نویسی پایتون برای کار با مدل‌ها
• 17. ارسال درخواست‌های متنی به مدل و دریافت پاسخ در پایتون
• 18. مدیریت تاریخچه گفتگو و حافظه کوتاه‌مدت مدل در کدنویسی
• 19. پیاده‌سازی استریم پاسخ‌ها برای بهبود تجربه کاربری
• 20. استفاده از مدل‌های چندوجهی برای تحلیل تصاویر
• 21. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت پاسخ‌دهی
• 22. روش‌های کاهش زمان تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های محلی
• 23. کاربرد مدل‌های محلی در تحلیل و خلاصه‌سازی متون فارسی
• 24. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود کیفیت خروجی مدل
• 25. ساخت چت‌بات‌های تخصصی با استفاده از دانش دامنه
• 26. معرفی مفهوم بازیابی افزوده تولید برای ارتقای دانش مدل
• 27. آماده‌سازی پایگاه داده‌های متنی برای سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 28. تکنیک‌های تکه‌تکه کردن متون برای جستجوی معنایی
• 29. استفاده از مدل‌های تعبیه برای تبدیل متن به بردار
• 30. پیاده‌سازی جستجوی شباهت برای بازیابی اطلاعات مرتبط
• 31. ترکیب داده‌های بازیابی شده با پرامپت مدل زبانی
• 32. ایجاد سیستم‌های پرسش و پاسخ روی اسناد شخصی
• 33. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های زبانی محلی
• 34. روش‌های ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی
• 35. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی و جلوگیری از تزریق پرامپت
• 36. آشنایی با چارچوب‌های توسعه برنامه با مدل‌های زبانی
• 37. یکپارچه‌سازی اولاما با محیط‌های توسعه نرم‌افزار
• 38. ایجاد رابط کاربری ساده برای مدل‌های محلی با استریملیت
• 39. مستندسازی و بهینه‌سازی کدهای پایتون در تعامل با اولاما
• 40. چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی بومی و آینده هوش مصنوعی در ایران