فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در زیرساخت‌های ابری با استفاده از کوبرنتیز و کیوب‌فلو

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در زیرساخت‌های ابری با استفاده از کوبرنتیز و کیوب‌فلو

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مقیاس صنعتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. بررسی چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی
• 3. مبانی رایانش ابری و نقش آن در استقرار مدل‌ها
• 4. آشنایی با ساختار کانتینرها و مدیریت آن‌ها با داکر
• 5. مفاهیم بنیادین کوبرنتیز برای استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی
• 6. نصب و راه‌اندازی کلاستر کوبرنتیز در محیط‌های عملیاتی
• 7. مدیریت منابع محاسباتی و حافظه در اجرای مدل‌های سنگین
• 8. معرفی پلتفرم کیوب‌فلو و نقش آن در مدیریت خط لوله یادگیری ماشین
• 9. آماده‌سازی مدل‌های زبانی برای استقرار در محیط عملیاتی
• 10. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با تکنیک‌های کوانتیزاسیون
• 11. استفاده از مدل‌های متن‌باز و بومی‌سازی آن‌ها
• 12. پیاده‌سازی سرویس‌دهنده مدل با استفاده از KServe
• 13. مدیریت حافظه گرافیکی و تخصیص منابع GPU در کوبرنتیز
• 14. طراحی و پیاده‌سازی خط لوله‌های آموزش و استنتاج
• 15. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها در محیط تولید
• 16. بررسی معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در مقیاس بالا
• 17. مدیریت نسخه‌گذاری مدل‌ها با استفاده از ابزارهای استاندارد
• 18. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های هوش مصنوعی در کوبرنتیز
• 19. پیاده‌سازی راهکارهای تعادل بار برای درخواست‌های استنتاج
• 20. تامین امنیت زیرساخت و کنترل دسترسی به مدل‌ها
• 21. مدیریت پیکربندی‌های محیطی در استقرار مدل
• 22. به‌کارگیری ذخیره‌سازهای پایدار برای مدل‌های حجیم
• 23. رفع خطاهای متداول در فرآیند استنتاج مدل‌های زبانی
• 24. استفاده از پروتکل‌های ارتباطی بهینه برای تبادل داده
• 25. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی و پایداری سرویس
• 26. تست و اعتبارسنجی مدل در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 27. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون توقف سرویس‌دهی
• 28. مدیریت لاگ‌ها و تحلیل رخدادهای سیستم
• 29. بهینه‌سازی تاخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی
• 30. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کشینگ برای کاهش بار محاسباتی
• 31. استفاده از ابزارهای تحلیل عملکرد در محیط عملیاتی
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با زیرساخت‌های نرم‌افزاری موجود
• 33. مدیریت چرخه‌های بازخورد و بهبود مستمر مدل
• 34. مستندسازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی برای تیم‌های فنی
• 35. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
• 36. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در مراکز داده داخلی
• 37. توسعه و استقرار مدل‌های تخصصی در حوزه‌های کاربردی کشور
• 38. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در خوشه‌های هوش مصنوعی