کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بر بستر کلاود و کوبرنتیز 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 راهکارهای عملیاتی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بر بستر کلاود و کوبرنتیز

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان‌های طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با مدل‌های متن‌باز و اکوسیستم هوش مصنوعی
  • 3. بررسی چرخه‌حیات توسعه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. مبانی کانتینری‌سازی با داکر برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 5. معرفی پلتفرم کوبرنتیز و نقش آن در پردازش ابری
  • 6. مفاهیم پایه زیرساخت‌های ابری گوگل برای یادگیری ماشین
  • 7. انتخاب سخت‌افزار مناسب و واحدهای پردازش گرافیکی در کلاود
  • 8. آماده‌سازی محیط توسعه برای استقرار مدل‌های زبانی
  • 9. آشنایی با مدل‌های زبانی محبوب و کتابخانه‌های مرتبط
  • 10. بررسی ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش متون برای آموزش مدل
  • 11. مفاهیم پایه در یادگیری انتقال و تنظیم دقیق مدل
  • 12. بررسی تکنیک‌های بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 13. آشنایی با روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (PEFT)
  • 14. مبانی روش لورا (LoRA) در بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ
  • 15. پیاده‌سازی محیط کوبرنتیز برای مدیریت خوشه‌های هوش مصنوعی
  • 16. تنظیمات شبکه و امنیت در خوشه‌های کوبرنتیز
  • 17. استقرار مدل‌های زبانی بر روی گره‌های پردازشی
  • 18. مدیریت منابع و سهمیه‌بندی پردازشی در کوبرنتیز
  • 19. روش‌های ذخیره‌سازی داده‌ها و مدل‌ها در فضای ابری
  • 20. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایش عملکرد مدل
  • 21. بهینه‌سازی نرخ استنتاج مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 22. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش مصرف منابع
  • 23. استفاده از کوانتایزیشن برای اجرای مدل روی سخت‌افزار محدود
  • 24. مدیریت مقیاس‌پذیری افقی در سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 25. طراحی و پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی برای مدل‌های زبانی
  • 26. تأمین امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
  • 27. تطبیق خروجی مدل با الزامات اخلاقی و فنی
  • 28. بررسی خطاهای رایج در استقرار مدل‌های بزرگ
  • 29. راهکارهای مقابله با توهم در مدل‌های زبانی
  • 30. تست و ارزیابی مدل در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 31. خودکارسازی فرایند استقرار با استفاده از خط لوله سی‌آی‌سی‌دی
  • 32. مدیریت نسخه‌های مدل و کنترل تغییرات در محیط ابری
  • 33. بهینه‌سازی مصرف انرژی و هزینه‌های پردازش ابری
  • 34. استفاده از مدل‌های زبانی در کاربردهای سازمانی
  • 35. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 36. روش‌های ارتقای دقت مدل با استفاده از مهندسی پرامپت
  • 37. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) برای بهبود پاسخ‌دهی
  • 38. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
  • 39. عیب‌یابی و رفع اشکال در خوشه‌های کوبرنتیز
  • 40. برنامه‌ریزی برای نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
تگ‌ها: Google Kubernetes Engine آموزش LLM پردازش زبان طبیعی پردازش متن رایانش ابری کوبرنتیز مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.