کتاب راهنمای کاربردی داکر برای آموزش، شخصی‌سازی و اجرای هوشمند مدل‌های زبانی در محیط‌های محلی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی داکر برای آموزش، شخصی‌سازی و اجرای هوشمند مدل‌های زبانی در محیط‌های محلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمرها و مدل‌های متن‌باز
  • 3. نصب و راه‌اندازی داکر برای مدیریت محیط‌های هوش مصنوعی
  • 4. کار با ایمیج‌های کانتینری برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 5. مدیریت منابع سخت‌افزاری و شتاب‌دهنده‌های گرافیکی در داکر
  • 6. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای تعامل با مدل‌های زبانی
  • 7. نصب و پیکربندی ابزارهای استنتاج محلی مانند Ollama
  • 8. اجرای مدل‌های زبانی در کانتینرهای داکر
  • 9. مبانی تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
  • 10. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های اختصاصی
  • 11. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متون فارسی برای آموزش
  • 12. استفاده از تکنیک‌های کارآمد در مصرف حافظه مانند QLoRA
  • 13. پیکربندی محیط داکر برای عملیات سنگین آموزشی
  • 14. مدیریت حافظه در فرآیند فاین‌تیونینگ مدل‌های بزرگ
  • 15. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های شخصی‌سازی شده
  • 16. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرای سریع در سیستم‌های محلی
  • 17. استفاده از کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل‌ها
  • 18. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های داخلی
  • 19. ایجاد سرورهای API محلی برای اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی
  • 20. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی در شبکه داخلی
  • 21. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل با داکر
  • 22. مستندسازی و آرشیو کردن مدل‌های آموزش‌دیده
  • 23. نظارت بر عملکرد و مصرف منابع مدل‌های در حال اجرا
  • 24. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی در استنتاج محلی
  • 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های محلی با برنامه‌های کاربردی
  • 26. بهینه‌سازی تنظیمات داکر برای محیط‌های تولیدی
  • 27. عیب‌یابی خطاهای رایج در اجرای مدل‌های زبانی
  • 28. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 29. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در کاربردهای تخصصی
  • 30. توسعه سیستم‌های مبتنی بر RAG برای دسترسی به دانش اختصاصی
  • 31. مدیریت پایگاه‌های داده برداری در محیط داکر
  • 32. به‌روزرسانی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها در داکر
  • 33. مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی در محیط‌های کانتینری
  • 34. آینده مدل‌های زبانی محلی و کاربردهای آن در صنعت ایران
تگ‌ها: Docker برای AI آموزش مدل‌های زبانی استقرار سیستم‌های هوشمند استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بهینه‌سازی مدل‌های بومی داکر در هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ مدل‌های زبانی محلی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.