کتاب راهنمای کاربردی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) و استقرار سریع مدل‌های زبانی با استفاده از Databricks و Unsloth با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) و استقرار سریع مدل‌های زبانی با استفاده از Databricks و Unsloth

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Optimization & Deployment)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمرها در مدل‌های زبانی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه در دیتابریکس
• 4. معرفی پلتفرم آن‌اسلات برای بهینه‌سازی مدل
• 5. آماده‌سازی داده‌های آموزشی برای تنظیم دقیق
• 6. پیش‌پردازش و پاک‌سازی متون برای آموزش مدل
• 7. تکنیک‌های توکن‌بندی و مدیریت واژگان
• 8. آشنایی با متدولوژی تنظیم دقیق کارآمد
• 9. بررسی الگوریتم‌های تنظیم دقیق با پارامترهای کم‌حجم
• 10. پیاده‌سازی روش لورا برای کاهش منابع محاسباتی
• 11. استفاده از کوانتایزاسیون برای بهینه‌سازی حافظه
• 12. تنظیم دقیق مدل‌های لاما با استفاده از کتابخانه‌های بهینه
• 13. مدیریت و نظارت بر آزمایش‌ها با ام‌ال‌فلو
• 14. طراحی و اجرای اسویپ برای یافتن هایپرپارامترهای بهینه
• 15. تحلیل نتایج آزمایش‌ها در محیط دیتابریکس
• 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده با معیارهای استاندارد
• 17. مقایسه خروجی‌های مدل‌های پایه و مدل‌های تنظیم‌شده
• 18. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در مدل‌های زبانی
• 19. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی
• 20. مدیریت حافظه و منابع در زمان استقرار مدل
• 21. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سرویس‌دهی مدل
• 22. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی در محیط‌های تولیدی
• 23. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 24. ملاحظات اخلاقی و انطباق با ضوابط در خروجی مدل‌ها
• 25. پایش و نگهداری مدل‌های مستقر شده در چرخه عمر
• 26. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 27. استفاده از خط لوله‌های خودکار برای استقرار مستمر
• 28. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در تنظیم دقیق
• 29. روش‌های کاهش توهمات مدل در پاسخ‌دهی
• 30. یکپارچه‌سازی مدل با سامانه‌های نرم‌افزاری داخلی
• 31. ارائه راهکارهای بومی‌سازی مدل برای کاربردهای تخصصی
• 32. مستندسازی فرآیند توسعه و استقرار مدل‌های زبانی