دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های چندوجهی (IDEFICS) و استقرار مقیاس‌پذیر مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های بومی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های چندوجهی (IDEFICS) و استقرار مقیاس‌پذیر مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و استقرار سرویس‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های چندوجهی هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مدل IDEFICS 2 و قابلیت‌های پردازش تصویر و متن
• 3. بررسی ساختار داده‌های ورودی در مدل‌های چندوجهی
• 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش تصاویر برای مدل‌های بینایی-زبانی
• 5. تنظیمات محیط توسعه برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های مورد نیاز در محیط لینوکس
• 7. بررسی زیرساخت‌های سخت‌افزاری مناسب برای اجرای مدل‌های بزرگ
• 8. آشنایی با API مدل IDEFICS 2 و نحوه فراخوانی
• 9. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در سرویس‌های مبتنی بر مدل
• 10. مفاهیم پایه در استقرار مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 11. مقایسه فنی vLLM و TGI در مدیریت استنباط مدل
• 12. بهینه‌سازی حافظه گرافیکی در فرآیند استقرار مدل
• 13. پیاده‌سازی سرویس‌دهنده vLLM برای مدل‌های زبانی
• 14. تنظیمات پیشرفته TGI برای افزایش کارایی استنباط
• 15. بررسی تفاوت‌های عملکردی در استقرار مدل‌های چندوجهی
• 16. مدیریت صف و توزیع بار در استقرار مدل‌های سنگین
• 17. روش‌های کاهش زمان پاسخ‌دهی در مدل‌های چندوجهی
• 18. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 19. آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش مدل‌های چندوجهی
• 20. بررسی تکنیک‌های کارآمد در تنظیم دقیق پارامتریک
• 21. استفاده از تکنیک LoRA و QLoRA برای بهینه‌سازی مدل
• 22. نظارت بر فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های چندوجهی پس از تنظیم دقیق
• 24. استراتژی‌های پیاده‌سازی امنیت در سرویس‌های هوشمند
• 25. حفاظت از داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در مدل‌های بومی
• 26. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سرورهای هوش مصنوعی
• 27. مستندسازی و نگهداری سرویس‌های مدل زبانی
• 28. عیب‌یابی خطاهای رایج در استقرار مدل‌های بزرگ
• 29. مقیاس‌پذیری سرویس‌ها با استفاده از کانتینرها
• 30. مدیریت نسخه‌های مدل در محیط‌های عملیاتی
• 31. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای افزایش سرعت اجرا
• 32. آشنایی با کوانتایزاسیون (Quantization) در مدل‌های چندوجهی
• 33. به‌کارگیری استانداردهای کدنویسی تمیز در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. تجمیع مدل‌های چندوجهی در برنامه‌های کاربردی سازمانی
• 35. نکات کلیدی در پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی
• 36. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های چندوجهی در کاربردهای عملی
• 37. توسعه رابط کاربری برای تعامل با سرویس‌های هوشمند
• 38. بهینه‌سازی خط لوله (Pipeline) داده برای مدل‌های بینایی
• 39. اصول اخلاقی و قانونی در به‌کارگیری هوش مصنوعی در ایران
• 40. آینده مدل‌های چندوجهی و مسیر توسعه بومی آن