دوره راهنمای کاربردی داکر برای آموزش، شخصی‌سازی و اجرای هوشمند مدل‌های زبانی در محیط‌های محلی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی داکر برای آموزش، شخصی‌سازی و اجرای هوشمند مدل‌های زبانی در محیط‌های محلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمرها و مدل‌های متن‌باز
• 3. نصب و راه‌اندازی داکر برای مدیریت محیط‌های هوش مصنوعی
• 4. کار با ایمیج‌های کانتینری برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 5. مدیریت منابع سخت‌افزاری و شتاب‌دهنده‌های گرافیکی در داکر
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 7. نصب و پیکربندی ابزارهای استنتاج محلی مانند Ollama
• 8. اجرای مدل‌های زبانی در کانتینرهای داکر
• 9. مبانی تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 10. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های اختصاصی
• 11. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متون فارسی برای آموزش
• 12. استفاده از تکنیک‌های کارآمد در مصرف حافظه مانند QLoRA
• 13. پیکربندی محیط داکر برای عملیات سنگین آموزشی
• 14. مدیریت حافظه در فرآیند فاین‌تیونینگ مدل‌های بزرگ
• 15. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 16. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرای سریع در سیستم‌های محلی
• 17. استفاده از کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل‌ها
• 18. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های داخلی
• 19. ایجاد سرورهای API محلی برای اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی در شبکه داخلی
• 21. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل با داکر
• 22. مستندسازی و آرشیو کردن مدل‌های آموزش‌دیده
• 23. نظارت بر عملکرد و مصرف منابع مدل‌های در حال اجرا
• 24. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی در استنتاج محلی
• 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های محلی با برنامه‌های کاربردی
• 26. بهینه‌سازی تنظیمات داکر برای محیط‌های تولیدی
• 27. عیب‌یابی خطاهای رایج در اجرای مدل‌های زبانی
• 28. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 29. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در کاربردهای تخصصی
• 30. توسعه سیستم‌های مبتنی بر RAG برای دسترسی به دانش اختصاصی
• 31. مدیریت پایگاه‌های داده برداری در محیط داکر
• 32. به‌روزرسانی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها در داکر
• 33. مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی در محیط‌های کانتینری
• 34. آینده مدل‌های زبانی محلی و کاربردهای آن در صنعت ایران