فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت استقرار مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از MLflow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت استقرار مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از MLflow

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های زبانی (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با نقش MLflow در مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های LLM
• 4. معماری استقرار مدل‌های زبانی در مقیاس صنعتی
• 5. آشنایی با سرویس‌دهنده مدل در MLflow
• 6. پیکربندی درگاه‌های ارتباطی برای مدل‌های زبانی
• 7. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های زبانی با MLflow Models
• 8. ثبت و ذخیره‌سازی پیکربندی‌های مدل
• 9. کار با فرمت‌های استاندارد مدل‌سازی برای LLMها
• 10. ایجاد محیط‌های اجرای ایزوله جهت استقرار مدل
• 11. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در استقرار مدل
• 12. مدیریت توکن‌ها و محدودیت‌های فراخوانی مدل
• 13. پیاده‌سازی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 14. طراحی ساختار فراخوانی برای مدل‌های متن‌باز و تجاری
• 15. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سرویس‌های MLflow
• 16. مدیریت درخواست‌های هم‌زمان در استقرار مدل
• 17. بررسی سطوح دسترسی و امنیت در استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی
• 18. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
• 19. ثبت وقایع و لاگ‌برداری از تعاملات کاربر و مدل
• 20. ارزیابی دقت و کیفیت پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 21. مدیریت پارامترهای تنظیم‌کننده مدل
• 22. استفاده از MLflow برای مدیریت پرامپت‌ها
• 23. تکنیک‌های بهینه‌سازی تاخیر در پاسخ‌دهی مدل
• 24. مدیریت چرخه‌های بازآموزی و بروزرسانی مدل
• 25. خودکارسازی فرآیند استقرار مدل با خط لوله CI/CD
• 26. تست‌های واحد و یکپارچگی برای سرویس‌های LLM
• 27. مدیریت خطاها و استثنائات در استقرار مدل‌های زبانی
• 28. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری افقی در استقرار مدل
• 29. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 30. به‌کارگیری کوبرنتیز در مدیریت استقرار مدل‌های MLflow
• 31. امن‌سازی درگاه‌های ارتباطی API
• 32. مدیریت پیکربندی‌های محیطی در استقرار مدل
• 33. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشت به نسخه قبلی مدل
• 34. مستندسازی خودکار مدل‌های مستقر شده
• 35. تحلیل بازخورد کاربران برای بهبود مدل
• 36. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی در MLflow برای تحلیل مدل‌ها
• 37. مدیریت هزینه‌های محاسباتی در استقرار مدل‌های بزرگ
• 38. ارائه مدل‌های زبانی به عنوان سرویس REST
• 39. بررسی چالش‌های استقرار مدل‌های چندزبانه
• 40. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار بهینه
• 41. مدیریت حافظه در هنگام کار با مدل‌های زبانی بزرگ
• 42. بهینه‌سازی کوئری‌های ارسالی به مدل
• 43. استفاده از کش برای مدیریت پاسخ‌های تکراری
• 44. ایجاد داشبورد مدیریتی برای وضعیت سلامت مدل
• 45. استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل
• 46. پشتیبانی از مدل‌های چندوجهی در ساختار MLflow
• 47. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تعامل با مدل‌های زبانی
• 48. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در پروژه‌های LLMOps
• 49. عیب‌یابی در سرویس‌های مستقر شده
• 50. آینده مدیریت مدل‌های زبانی و نقش ابزارهای متن‌باز