دوره راهکارهای مقیاس‌پذیر برای طبقه‌بندی هوشمند داده‌ها با استفاده از Ray و vLLM همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای مقیاس‌پذیر برای طبقه‌بندی هوشمند داده‌ها با استفاده از Ray و vLLM

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محاسبات توزیع‌شده در علوم داده
• 2. معرفی معماری Ray برای پردازش موازی
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه Ray
• 4. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در طبقه‌بندی داده
• 5. بررسی معماری vLLM برای استنتاج بهینه
• 6. مقایسه روش‌های استنتاج تک‌گره و توزیع‌شده
• 7. مدیریت حافظه در مدل‌های زبانی بزرگ با تکنیک PagedAttention
• 8. ساختار داده‌های متنی برای تحلیل‌های هوشمند
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ با Ray Data
• 10. تکنیک‌های نرمال‌سازی و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 11. استفاده از Ray برای اجرای موازی وظایف محاسباتی
• 12. مدیریت کلاسترها در Ray برای پردازش توزیع‌شده
• 13. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی با vLLM
• 14. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی (Throughput) در استنتاج مدل
• 15. مدیریت منابع محاسباتی و تخصیص GPU
• 16. استفاده از Ray Serve برای ارائه خدمات مدل
• 17. طراحی خط لوله (Pipeline) طبقه‌بندی داده‌ها
• 18. اعمال برچسب‌گذاری هوشمند بر روی داده‌های حجیم
• 19. استخراج ویژگی‌های متنی با مدل‌های زبانی
• 20. استفاده از Embedding برای طبقه‌بندی معنایی
• 21. ارزیابی دقت مدل‌های طبقه‌بندی در مقیاس بزرگ
• 22. مانیتورینگ عملکرد کلاسترهای Ray
• 23. تحلیل گلوگاه‌های محاسباتی در پردازش توزیع‌شده
• 24. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 25. کاربرد تکنیک‌های کمیت‌سازی (Quantization) در مدل‌های زبانی
• 26. مدیریت خطا و پایداری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 27. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 28. پیکربندی شبکه برای ارتباط گره‌های محاسباتی
• 29. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
• 30. تجمیع نتایج طبقه‌بندی از چندین نود
• 31. ذخیره‌سازی توزیع‌شده نتایج پردازش
• 32. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر
• 33. استفاده از Ray Actors برای مدیریت وضعیت مدل
• 34. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی در صورت بروز خطا
• 35. تست و اعتبارسنجی مدل‌های طبقه‌بندی در محیط توزیع‌شده
• 36. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مدل در سرویس‌های مستقر
• 37. پایش مصرف منابع با استفاده از داشبوردهای Ray
• 38. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در مدل‌های Transformer
• 39. بهینه‌سازی ورودی و خروجی در پردازش موازی
• 40. مستندسازی و گزارش‌گیری از فرآیندهای داده‌کاوی
• 41. ارائه راهکارهای بومی برای پردازش هوشمند داده‌های فارسی
• 42. چالش‌های زبانی در پردازش متون و روش‌های مواجهه با آن
• 43. تطبیق خروجی مدل با استانداردهای کیفیت داده
• 44. استفاده از توابع کمکی برای تحلیل توزیع‌شده
• 45. مقیاس‌پذیری سیستم‌های طبقه‌بندی برای داده‌های حجیم
• 46. اصول طراحی سیستم‌های تاب‌آور در هوش مصنوعی
• 47. بهره‌گیری از پردازنده‌های گرافیکی در محاسبات توزیع‌شده
• 48. ارزیابی نهایی و بهینه‌سازی کلان سیستم استنتاج