فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در زیرساخت‌های بومی با استفاده از Ollama

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در زیرساخت‌های بومی با استفاده از Ollama

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی Ollama در سیستم‌عامل‌های لینوکس
• 3. بررسی سخت‌افزارهای مورد نیاز و بهینه‌سازی پردازنده و حافظه گرافیکی
• 4. مدیریت حافظه در اجرای مدل‌های بزرگ بر روی سخت‌افزارهای محلی
• 5. کار با کتابخانه مدل‌های Ollama و انتخاب مدل‌های بهینه برای کاربردهای خاص
• 6. آشنایی با ساختار فایل‌های GGUF و نحوه کوانتایز کردن مدل‌ها
• 7. پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی کاربردی Ollama برای ارتباط با سرویس‌ها
• 8. ایجاد و مدیریت پرامپت‌های مهندسی‌شده برای بهبود دقت پاسخ‌دهی
• 9. بررسی تکنیک تولید پاسخ تقویت‌شده با بازیابی اطلاعات RAG
• 10. نحوه اتصال پایگاه‌های داده برداری به مدل‌های زبانی برای دسترسی به دانش سازمانی
• 11. پیاده‌سازی لایه‌های امنیتی و احراز هویت در دسترسی به مدل‌های محلی
• 12. مدیریت درخواست‌های همزمان و بهینه‌سازی صف‌بندی در محیط سرور
• 13. مانیتورینگ عملکرد و پایش سلامت سرویس‌های هوش مصنوعی
• 14. راهکارهای کانتینری‌سازی مدل‌ها با استفاده از داکر برای استقرار مقیاس‌پذیر
• 15. استفاده از سرویس‌های ابری داخلی برای تأمین منابع محاسباتی مورد نیاز
• 16. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های متن‌باز با داده‌های تخصصی فارسی
• 17. بررسی چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی و راهکارهای پیش‌پردازش
• 18. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و استراتژی‌های جایگزینی مدل‌های قدیمی
• 19. عیب‌یابی خطاهای رایج در اجرای مدل‌های زبانی و مدیریت استثناها
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های ذخیره‌سازی کش برای کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی
• 21. تلفیق مدل‌های زبانی با ابزارهای خودکارسازی در محیط‌های سازمانی
• 22. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در اجرای مدل‌های محلی و جلوگیری از نشت اطلاعات
• 23. ارزیابی کیفی خروجی مدل‌ها و روش‌های بهبود دقت در محیط‌های عملیاتی
• 24. مستندسازی فرآیند استقرار و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها