دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی متن‌باز در محیط ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی متن‌باز در محیط ابری

موضوع کلی: محاسبات ابری و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز
• 2. معماری‌های پایه مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. پردازش زبان طبیعی و پیش‌پردازش متن
• 4. مجموعه‌داده‌های آموزشی برای مدل‌های زبانی
• 5. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 6. مفاهیم پایه‌ای محاسبات ابری
• 7. معرفی سرویس‌های ابری برای یادگیری ماشین
• 8. استقرار مدل‌های زبانی بر روی زیرساخت ابری
• 9. کانتینرسازی با Docker و Kubernetes
• 10. مقیاس‌پذیری افقی و توزیع بار
• 11. مدیریت زیرساخت ابری با Terraform یا CloudFormation
• 12. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبانی در ابر
• 13. استفاده از GPU و TPU برای تسریع آموزش و استنتاج
• 14. مانیتورینگ و لاگینگ مدل‌های زبانی در محیط ابری
• 15. امنیت مدل‌های زبانی و داده‌ها در ابر
• 16. استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای ذخیره و بازیابی Embeddingها
• 17. مفاهیم جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات
• 18. Fine-tuning مدل‌های زبانی متن‌باز
• 19. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 20. استفاده از کتابخانه‌های Hugging Face Transformers
• 21. پیاده‌سازی API برای دسترسی به مدل‌های زبانی
• 22. استفاده از سرویس‌های مدیریت مدل (Model Serving)
• 23. بهینه‌سازی هزینه استقرار مدل‌های زبانی در ابر
• 24. استفاده از Auto Scaling برای مدیریت منابع
• 25. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 26. کاربردهای مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 27. کاربردهای مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 28. کاربردهای مدل‌های زبانی در پاسخگویی به سؤالات
• 29. کاربردهای مدل‌های زبانی در تولید متن
• 30. استفاده از مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 31. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز: Llama 2
• 32. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز: Falcon
• 33. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز: BLOOM
• 34. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف بر اساس عملکرد و منابع مورد نیاز
• 35. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
• 36. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 37. بهینه‌سازی حافظه مدل‌های زبانی
• 38. استفاده از تکنیک‌های پراکندگی (Sparsity)
• 39. استفاده از تکنیک‌های Quantization Aware Training
• 40. ابزارهای پروفایلینگ عملکرد مدل‌های زبانی
• 41. بهینه‌سازی کد برای استنتاج سریع‌تر مدل‌های زبانی
• 42. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌های زبانی
• 43. CI/CD برای مدل‌های زبانی در محیط ابری
• 44. تست و اعتبارسنجی مدل‌های زبانی
• 45. مدیریت داده‌های آموزشی و مدل‌ها با استفاده از DVC
• 46. استفاده از MLflow برای ردیابی آزمایش‌ها و مدیریت مدل‌ها
• 47. معماری میکروسرویس برای استقرار مدل‌های زبانی
• 48. استفاده از gRPC برای ارتباط بین سرویس‌ها
• 49. استفاده از Kafka برای جریان داده‌ها
• 50. استقرار مدل‌های زبانی در لبه (Edge Computing)
• 51. مفاهیم فدرال یادگیری (Federated Learning)
• 52. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
• 53. تکنیک‌های Differential Privacy
• 54. تطبیق مدل‌های زبانی با زبان فارسی
• 55. پردازش زبان فارسی و چالش‌های آن
• 56. استفاده از word embedding های فارسی
• 57. ساخت مجموعه‌داده‌های آموزشی فارسی
• 58. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 59. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
• 60. استفاده از تکنیک‌های pruning برای کاهش حجم مدل
• 61. استفاده از تکنیک‌های distillation برای انتقال دانش به مدل‌های کوچکتر
• 62. استقرار مدل‌های زبانی بر روی دستگاه‌های موبایل
• 63. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای مصرف انرژی
• 64. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 65. استفاده از مدل‌های زبانی در تشخیص اسپم
• 66. استفاده از مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی اخبار
• 67. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 68. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید محتوای خلاقانه
• 69. بررسی آینده مدل‌های زبانی و چالش‌های پیش رو
• 70. مفاهیم اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 71. تأثیر مدل‌های زبانی بر بازار کار