فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های ابری بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های ابری بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و رایانش ابری

موضوع میانی: زیرساخت‌های نوین پردازش مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ و نیازهای زیرساختی
• 2. آشنایی با مفاهیم رایانش ابری بومی برای هوش مصنوعی
• 3. بررسی چرخه‌حیات استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی
• 4. انتخاب سخت‌افزار مناسب و واحدهای پردازش گرافیکی برای استنتاج
• 5. مدیریت منابع محاسباتی در خوشه‌های کوبرنتیز
• 6. کانتینری‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با داکر
• 7. بهینه‌سازی حافظه و استفاده از تکنیک‌های کوانتایزیشن برای کاهش حجم مدل
• 8. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی استنتاج مانند TensorRT-LLM
• 9. معماری میکروسرویس برای سرویس‌دهی به مدل‌های زبانی
• 10. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بارگذاری پویا و مدیریت حافظه در GPU
• 11. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در مدل‌های زبانی
• 12. مدیریت درخواست‌های همزمان و صف‌بندی در سیستم‌های استنتاج
• 13. بهینه‌سازی تأخیر پاسخ‌دهی در مدل‌های بزرگ با تکنیک Batching
• 14. استفاده از ابزارهای نظارت و پایش سلامت سرویس‌های هوش مصنوعی
• 15. مدیریت پیکربندی و نسخه‌بندی مدل‌ها در خط لوله CI/CD
• 16. کنترل دسترسی و احراز هویت در سرویس‌های استنتاج
• 17. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خوشه‌های پردازشی هوش مصنوعی
• 18. استفاده از حافظه‌های پنهان توزیع‌شده برای بهبود سرعت پاسخ
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های لاگ‌گیری و تحلیل خطاهای استنتاج
• 20. استفاده از تکنیک‌های کش کردن نتایج برای کاهش بار محاسباتی
• 21. مدیریت توزیع مدل بر روی چندین گره پردازشی
• 22. راهکارهای بازیابی خودکار در صورت بروز خطا در سرویس‌دهنده
• 23. بررسی عملکرد مدل در محیط‌های چند ابری
• 24. استفاده از زیرساخت‌های مدیریت داده برای تغذیه مدل‌های زبانی
• 25. تکنیک‌های تنظیم دقیق و استقرار نسخه‌های اختصاصی مدل
• 26. بررسی هزینه‌های زیرساختی و بهینه‌سازی بهره‌وری منابع
• 27. طراحی واسط‌های برنامه‌نویسی برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 28. استفاده از ابزارهای ارکستراسی برای مدیریت چرخه‌حیات مدل
• 29. مستندسازی و استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 30. تست و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل در محیط عملیاتی
• 31. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد برای بهبود مستمر مدل
• 32. مدیریت ظرفیت و پیش‌بینی بار کاری در سرویس‌های ابری
• 33. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 34. استفاده از تکنیک‌های کاهش حجم مدل بدون افت دقت
• 35. راهکارهای مقیاس‌پذیری خودکار بر اساس بار کاری
• 36. مستندسازی فنی و گزارش‌گیری از عملکرد زیرساخت
• 37. بهینه‌سازی شبکه و ارتباطات بین‌سرویسی در خوشه‌های هوش مصنوعی
• 38. آینده زیرساخت‌های ابری برای مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد