فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی و بهینه‌سازی زیرساخت‌های استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از vLLM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی و بهینه‌سازی زیرساخت‌های استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از vLLM

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چالش‌های استقرار مدل‌های زبانی در مقیاس صنعتی
• 3. معرفی کتابخانه vLLM و جایگاه آن در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
• 5. بررسی مفهوم PagedAttention و تأثیر آن بر مدیریت حافظه
• 6. تکنیک‌های بهینه‌سازی تخصیص حافظه در پردازش متن
• 7. مکانیسم‌های پیش‌بینی توکن در مدل‌های ترنسفورمر
• 8. مدیریت صف درخواست‌ها در سیستم‌های استنتاجی
• 9. معماری سرورهای استنتاجی مبتنی بر vLLM
• 10. پیکربندی پارامترهای موتور استنتاج برای بهینه‌سازی توان عملیاتی
• 11. روش‌های افزایش نرخ توکن بر ثانیه در مدل‌های متن‌ساز
• 12. استفاده از کوانتایزاسیون برای کاهش مصرف منابع سخت‌افزاری
• 13. بهینه‌سازی استفاده از حافظه گرافیکی در پردازنده‌های انویدیا
• 14. بررسی تأخیر در پاسخ‌دهی و راهکارهای کاهش آن
• 15. مقایسه عملکرد vLLM با سایر فریم‌ورک‌های استنتاجی
• 16. پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی کاربردی برای مدل‌های زبانی
• 17. مدیریت درخواست‌های همزمان در محیط‌های عملیاتی
• 18. استفاده از روش‌های دسته‌بندی درخواست‌ها برای افزایش بهره‌وری
• 19. پایش و مانیتورینگ عملکرد مدل در لحظه
• 20. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی و حفاظت از داده‌ها
• 21. مدیریت خطا و پایداری سیستم در بار کاری بالا
• 22. یکپارچه‌سازی vLLM با ابزارهای مدیریت کانتینر
• 23. پیاده‌سازی سیستم‌های استنتاجی با قابلیت دسترسی بالا
• 24. تحلیل گلوگاه‌های سیستم در پردازش مدل‌های بزرگ
• 25. تکنیک‌های پیشرفته حافظه کش در مدل‌های زبانی
• 26. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در محیط تولید
• 27. ارزیابی کیفیت خروجی در فرآیند استنتاج بهینه
• 28. مستندسازی و نگهداری زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 29. چشم‌انداز توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی در کشور