کتاب بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌های استقرار LLMs با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌های استقرار LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: استقرار (Deployment) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری‌های مختلف استقرار LLM
• 3. استقرار LLM در محیط‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
• 4. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای استقرار LLM (CPU, GPU, TPU)
• 5. بهینه‌سازی مدل برای کاهش اندازه و پیچیدگی
• 6. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. هرس کردن (Pruning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای LLMها
• 9. استفاده از معماری‌های مدل فشرده (Distilled models)
• 10. بهینه‌سازی کتابخانه‌های زیرساختی (TensorFlow, PyTorch)
• 11. بهینه‌سازی کامپایلرها و runtimeها (TVM, ONNX Runtime)
• 12. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی (Data Parallelism, Model Parallelism)
• 13. استقرار LLM با استفاده از سرویس‌های بدون سرور (Serverless)
• 14. مقایسه استراتژی‌های Batching و Streaming
• 15. پیاده‌سازی Caching برای کاهش تأخیر
• 16. مانیتورینگ و پروفایلینگ عملکرد LLM
• 17. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد در استقرار LLM
• 18. بهینه‌سازی مصرف حافظه در استقرار LLM
• 19. بهینه‌سازی پهنای باند شبکه
• 20. استفاده از Content Delivery Networks (CDNs)
• 21. بهینه‌سازی برای استقرار LLM بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 22. استقرار LLM در محیط‌های کانتینری (Docker, Kubernetes)
• 23. مقایسه ابزارهای استقرار LLM (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)
• 24. بهینه‌سازی هزینه با استفاده از Spot Instances و Preemptible VMs
• 25. مدیریت مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-Scaling)
• 26. استفاده از Load Balancing برای توزیع ترافیک
• 27. بهینه‌سازی مصرف انرژی در استقرار LLM
• 28. بررسی امنیت در استقرار LLM
• 29. مدیریت API و کنترل دسترسی
• 30. استفاده از Rate Limiting برای جلوگیری از سوء استفاده
• 31. بررسی لاگ‌ها و مانیتورینگ برای تشخیص مشکلات
• 32. بهینه‌سازی Queryها برای LLMها
• 33. استفاده از Vector Databases برای افزایش سرعت جستجو
• 34. بهینه‌سازی Promptها برای کاهش هزینه و افزایش دقت
• 35. استفاده از Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• 36. استقرار LLM به صورت Endpointهای API
• 37. استقرار LLM برای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 38. استقرار LLM برای تولید محتوا
• 39. استقرار LLM برای خلاصه‌سازی متن
• 40. استقرار LLM برای ترجمه ماشینی
• 41. استقرار LLM برای تحلیل احساسات
• 42. استفاده از LLMها در سیستم‌های پیشنهادگر
• 43. استقرار LLM برای تشخیص تقلب
• 44. استفاده از LLMها در پردازش اسناد
• 45. بهینه‌سازی LLM برای زبان فارسی
• 46. بهینه‌سازی LLM برای پردازش صدا
• 47. بهینه‌سازی LLM برای پردازش تصویر
• 48. استفاده از LLMها در برنامه‌های موبایل
• 49. استفاده از LLMها در برنامه‌های وب
• 50. آینده بهینه‌سازی استقرار LLMها