دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های پردازش متن (Transformers) با استفاده از HuggingFace و MLflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های پردازش متن (Transformers) با استفاده از HuggingFace و MLflow

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

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های ترنسفورمر و کاربردهای پردازش متن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 4. آشنایی با اکوسیستم HuggingFace و کتابخانه Transformers
• 5. بررسی ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش متن در مدل‌های زبانی
• 6. توکنایز کردن متون و مدیریت واژگان در مدل‌های ترنسفورمر
• 7. مبانی یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 8. بارگذاری و استفاده از مدل‌های متن‌باز در HuggingFace Hub
• 9. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترنسفورمر با سنجه‌های استاندارد
• 10. مقدمه‌ای بر مدیریت چرخه حیات مدل با MLflow
• 11. رهگیری آزمایش‌های یادگیری ماشین با MLflow Tracking
• 12. مدیریت پارامترها و هایپرپارامترها در آموزش مدل
• 13. ثبت نسخه‌های مختلف مدل با MLflow Model Registry
• 14. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 15. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف خاص
• 16. مدیریت منابع محاسباتی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 17. استفاده از Datasets برای مدیریت داده‌های متنی حجیم
• 18. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با روش‌های کاهش حجم
• 19. ذخیره‌سازی و سریال‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده در قالب MLflow
• 20. ایجاد خط لوله یا پایپ‌لاین آموزش مدل به صورت خودکار
• 21. ارزیابی مدل‌های تنظیم‌شده در محیط‌های عملیاتی
• 22. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس‌های وب
• 23. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های اجرایی با Conda و Docker
• 24. پایش عملکرد مدل در محیط تولید با ابزارهای مانیتورینگ
• 25. تشخیص انحراف داده‌ها و افت کیفیت مدل در گذر زمان
• 26. بازآموزی خودکار مدل بر اساس بازخورد داده‌های جدید
• 27. امنیت در زنجیره تأمین مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. رعایت حریم خصوصی در استفاده از داده‌های متنی
• 29. پیاده‌سازی استراتژی‌های تست مدل پیش از استقرار
• 30. توسعه سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای پردازش متن در مقیاس بالا
• 31. یکپارچه‌سازی ابزارهای HuggingFace با زیرساخت‌های ابری
• 32. مدیریت خطا و استثناها در خط لوله‌های یادگیری ماشین
• 33. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی با استانداردهای MLflow
• 34. بهینه‌سازی مصرف حافظه در استنتاج مدل‌های ترنسفورمر
• 35. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در پردازش مدل
• 36. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی مدل در محیط عملیاتی
• 37. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای پایش مدل‌های مستقر شده
• 38. شبیه‌سازی سناریوهای بار کاری در محیط عملیاتی
• 39. اصول اخلاق در توسعه مدل‌های زبانی و جلوگیری از سوگیری
• 40. ارائه نهایی و نگهداری بلندمدت مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان