کتاب راهنمای عملی پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) متن‌باز در محیط لینوکس (اوبونتو) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) متن‌باز در محیط لینوکس (اوبونتو)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با اکوسیستم متن‌باز مدل‌های زبانی
• 3. آماده‌سازی محیط عملیاتی در توزیع اوبونتو
• 4. مدیریت پکیج‌ها و پیش‌نیازهای نرم‌افزاری در لینوکس
• 5. پیکربندی درایورهای کارت گرافیک و محیط CUDA
• 6. نصب و راه‌اندازی ابزارهای مدیریت محیط‌های مجازی
• 7. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش متن و تنسورها
• 8. بررسی ساختار مدل‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 9. روش‌های دانلود و مدیریت مدل‌های متن‌باز از مخازن معتبر
• 10. کار با ابزار Ollama برای اجرای محلی مدل‌ها
• 11. استفاده از رابط خط فرمان برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 12. نصب و راه‌اندازی رابط کاربری گرافیکی برای مدل‌های متن‌باز
• 13. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع سیستم در اوبونتو
• 14. مفهوم کوانتایزیشن و کاهش حجم مدل‌ها برای اجرا در سیستم‌های خانگی
• 15. اجرای مدل‌های سبک روی پردازنده‌های معمولی
• 16. ارتقای مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های پرامپت‌نویسی پیشرفته
• 17. آشنایی با مفاهیم تزریق دانش و بازیابی اطلاعات
• 18. پیاده‌سازی پایگاه داده برداری برای مدیریت محتوای متنی
• 19. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با منابع داده محلی
• 20. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی
• 21. بررسی امنیت و حریم خصوصی در اجرای مدل‌های محلی
• 22. مانیتورینگ عملکرد و میزان مصرف منابع سیستم
• 23. خطایابی و رفع مشکلات رایج در اجرای مدل‌ها
• 24. به‌روزرسانی مدل‌ها و مدیریت نسخه‌های مختلف
• 25. آشنایی با چارچوب‌های متن‌باز برای توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 26. اتصال مدل‌های زبانی به ابزارهای جانبی از طریق API
• 27. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح امنیتی در محیط لینوکس
• 28. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ سیستم برای تحلیل عملکرد مدل
• 29. تکنیک‌های بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی مدل
• 30. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه اسناد شخصی
• 31. آشنایی با محدودیت‌ها و ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 32. آموزش استقرار مدل‌ها در محیط‌های سرور محلی
• 33. مستندسازی و مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی در لینوکس