فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در محیط مرورگر با استفاده از WebAssembly و WebGPU

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در محیط مرورگر با استفاده از WebAssembly و WebGPU

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش‌های محلی در مرورگر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ در مرورگر
• 2. آشنایی با قابلیت‌های سخت‌افزاری مرورگرهای مدرن
• 3. مفاهیم پایه وب‌اسمبلی و نقش آن در محاسبات سنگین
• 4. آشنایی با استاندارد وب‌جی‌پی‌یو برای پردازش‌های موازی
• 5. مقایسه اجرای مدل در سمت کلاینت در برابر سمت سرور
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی وب
• 7. ساختار داده‌ها و فرمت‌های مدل‌های زبانی (GGUF و موارد مشابه)
• 8. روش‌های فشرده‌سازی و کوانتایزاسیون مدل‌ها برای اجرا در مرورگر
• 9. کار با کتابخانه WebNN و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 10. مبانی پیاده‌سازی استنتاج مدل با استفاده از WebGPU
• 11. بهینه‌سازی مصرف حافظه گرافیکی در مرورگر
• 12. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط وب
• 13. کار با کتابخانه Transformers.js برای اجرای مدل‌ها
• 14. بارگذاری و مدیریت وزن‌های مدل در حافظه محلی
• 15. پیاده‌سازی توکنایزرها در محیط جاوا اسکریپت
• 16. روش‌های بهبود سرعت پاسخ‌دهی (Latency) در اجرای محلی
• 17. مدیریت محدودیت‌های امنیتی و حریم خصوصی در پردازش‌های محلی
• 18. پیاده‌سازی رابط کاربری تعاملی برای چت‌بات‌های مبتنی بر مرورگر
• 19. استفاده از Web Workers برای جلوگیری از مسدود شدن ترد اصلی
• 20. بررسی قابلیت‌های ذخیره‌سازی محلی برای کش کردن مدل‌ها
• 21. پیاده‌سازی مدل‌های کوچک زبانی برای کاربردهای خاص
• 22. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن در مرورگر
• 23. تکنیک‌های پس‌پردازش خروجی مدل و مدیریت توکن‌ها
• 24. ارزیابی عملکرد مدل در مرورگرهای مختلف
• 25. رفع اشکال و عیب‌یابی مدل‌های اجرا شده در محیط وب
• 26. بررسی مسائل مربوط به سازگاری با نسخه‌های مختلف مرورگرها
• 27. امنیت در اجرای کدهای هوش مصنوعی در محیط مرورگر
• 28. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ و تحلیل عملکرد در مرورگر
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی آنی (Streaming) در مرورگر
• 30. بررسی آینده هوش مصنوعی محلی در پلتفرم‌های وب
• 31. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند مبتنی بر مرورگر
• 32. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های با منابع محدود
• 33. مدیریت خطاها در اجرای توابع سنگین ریاضی در وب
• 34. آشنایی با استانداردهای وب برای دسترسی به شتاب‌دهنده‌ها
• 35. اصول اخلاقی در توسعه و انتشار سیستم‌های هوش مصنوعی
• 36. مستندسازی و استقرار پروژه‌های هوش مصنوعی وب