دوره راهنمای جامع مدیریت و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Argo Workflows و Hera همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع مدیریت و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Argo Workflows و Hera

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مدل‌های خانواده لاما و ویژگی‌های فنی آن‌ها
• 3. معرفی زیرساخت‌های ابری و کانتینری برای هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
• 5. مبانی ارکستراسیون گردش کار با آرگو ورک‌فلو
• 6. آشنایی با پایتون برای مدیریت گردش کارهای هوش مصنوعی
• 7. نصب و پیکربندی کتابخانه هرا برای تعریف ورک‌فلوها
• 8. مدیریت منابع محاسباتی و حافظه در اجرای مدل‌ها
• 9. آماده‌سازی داده‌های آموزشی برای تنظیم دقیق مدل
• 10. روش‌های پیش‌پردازش متون و توکن‌بندی استاندارد
• 11. ساختار فایل‌های پیکربندی در آرگو ورک‌فلو
• 12. مدیریت مخازن داده و فضای ذخیره‌سازی در کلاستر
• 13. طراحی گردش کار آموزشی برای مدل‌های زبانی
• 14. استفاده از هرا برای تعریف مراحل اجرای مدل
• 15. پیکربندی گره‌های پردازشی و کارت‌های گرافیک
• 16. نظارت بر فرآیند آموزش با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 17. مدیریت خطا و بازیابی در گردش کارهای طولانی‌مدت
• 18. روش‌های ارزیابی کیفی مدل‌های زبانی پس از آموزش
• 19. معیارهای استاندارد ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 20. اجرای خودکار تست‌های ارزیابی با آرگو ورک‌فلو
• 21. مدیریت نسخه‌های مدل و کنترل کیفیت خروجی‌ها
• 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در زمان آموزش مدل
• 23. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش مدل‌های زبانی
• 24. مدیریت دسترسی‌ها در محیط‌های ابری سازمانی
• 25. مستندسازی گردش کارهای هوش مصنوعی
• 26. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های عملیاتی
• 27. توسعه زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. یکپارچه‌سازی هرا با خط لوله‌های CI/CD
• 29. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های زبانی در چرخه‌های زمانی
• 30. رفع اشکالات رایج در اجرای ورک‌فلوهای سنگین
• 31. استفاده از لاگ‌ها برای عیب‌یابی مدل‌های زبانی
• 32. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش در کلاسترهای توزیع‌شده
• 33. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در محیط‌های کانتینری
• 34. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای نظارت بر عملکرد مدل
• 35. تطبیق خروجی‌های مدل با نیازهای کاربردی و اخلاقی
• 36. اصول اخلاق هوش مصنوعی در توسعه مدل‌های زبانی
• 37. تأمین امنیت سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 38. بهینه‌سازی مدل برای استفاده در سخت‌افزارهای داخلی
• 39. ارائه نتایج و گزارش‌گیری از عملکرد مدل
• 40. نقشه راه توسعه و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان