دوره مقیاس‌پذیری توزیع‌شده مدل‌های زبانی در ابر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقیاس‌پذیری توزیع‌شده مدل‌های زبانی در ابر

موضوع کلی: مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مکالمه‌ای

موضوع میانی: تحلیل پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ و نیاز به مقیاس‌پذیری
• 2. معماری‌های توزیع‌شده برای مدل‌های زبانی
• 3. پلتفرم‌های اصلی ابری برای استقرار مدل‌های زبانی: AWS، Azure، GCP
• 4. آشنایی با سرویس‌های محاسباتی ابری: ماشین‌های مجازی، کانتینرها، توابع بدون سرور
• 5. انتخاب پلتفرم ابری مناسب برای مدل‌های زبانی
• 6. مبانی زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code)
• 7. استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از Docker و Kubernetes
• 8. مقیاس‌بندی افقی در مقابل مقیاس‌بندی عمودی
• 9. مدیریت منابع محاسباتی در ابر: CPU، GPU، حافظه
• 10. بهینه‌سازی مصرف منابع برای کاهش هزینه‌ها
• 11. معرفی ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ در ابر
• 12. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های زبانی در محیط توزیع‌شده
• 13. استفاده از Load Balancing برای توزیع ترافیک
• 14. پیاده‌سازی استراتژی‌های Cache برای بهبود سرعت پاسخگویی
• 15. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استقرار در ابر: Quantization، Pruning
• 16. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 17. استفاده از تکنیک‌های Distillation برای کاهش حجم مدل
• 18. استقرار مدل‌های زبانی به صورت Serverless
• 19. استفاده از API Gateway برای مدیریت دسترسی به مدل‌ها
• 20. امنیت مدل‌های زبانی در ابر: احراز هویت، مجوزدهی، رمزنگاری
• 21. مدیریت نسخه‌های مدل و Rollback
• 22. CI/CD برای مدل‌های زبانی
• 23. استفاده از Auto Scaling برای مقیاس‌بندی خودکار
• 24. مفاهیم و کاربردهای Federated Learning
• 25. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (مانند TPU) در ابر
• 26. مقایسه عملکرد مدل‌های زبانی بر روی CPU و GPU
• 27. استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای جستجوی معنایی
• 28. استفاده از سرویس‌های مدیریت مدل (Model Serving) در ابر
• 29. استقرار مدل‌های زبانی چندزبانه
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای تأخیر کم (Low Latency)
• 31. استفاده از Edge Computing برای استقرار مدل‌های زبانی
• 32. استفاده از ابزارهای Orchestration برای مدیریت گردش کار
• 33. مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده برای مدل‌های زبانی
• 34. استفاده از Message Queues برای پردازش ناهمزمان
• 35. استفاده از Data Lake برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ
• 36. مفاهیم و کاربردهای MLOps
• 37. استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از Terraform
• 38. استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از Ansible
• 39. استفاده از GitOps برای مدیریت پیکربندی مدل‌ها
• 40. استفاده از Kubernetes Operators برای مدیریت مدل‌های زبانی
• 41. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم در برابر خطا
• 42. استفاده از الگوهای طراحی معماری میکروسرویس‌ها
• 43. تست و اعتبارسنجی مدل‌های زبانی در محیط توزیع‌شده
• 44. بهینه‌سازی هزینه‌های استقرار مدل‌های زبانی در ابر
• 45. استفاده از Spot Instances و Preemptible VMs
• 46. تحلیل گلوگاه‌های عملکرد در سیستم‌های توزیع‌شده
• 47. استفاده از پروفایلرها برای شناسایی مشکلات عملکرد
• 48. مقیاس‌بندی مدل‌های زبانی با استفاده از Ray
• 49. مقیاس‌بندی مدل‌های زبانی با استفاده از Dask
• 50. استفاده از Serverless Containers
• 51. استفاده از ابزارهای observability برای مانیتورینگ و اشکال‌زدایی
• 52. مقایسه رویکردهای مختلف استقرار مدل‌های زبانی
• 53. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استنتاج دسته‌ای (Batch Inference)
• 54. استفاده از تکنیک‌های Knowledge Distillation برای انتقال دانش
• 55. استفاده از PyTorch DistributedDataParallel
• 56. استفاده از TensorFlow Distributed Training
• 57. استفاده از DeepSpeed برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 58. استفاده از FairScale برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 59. بهینه‌سازی مصرف انرژی در استقرار مدل‌های زبانی
• 60. ملاحظات زیست‌محیطی در استقرار مدل‌های زبانی
• 61. آینده مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی در ابر