فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از MLFlow و LlamaIndex در زیرساخت‌های بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از MLFlow و LlamaIndex در زیرساخت‌های بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و ضرورت مدیریت چرخه حیات مدل‌ها
• 2. آشنایی با مفاهیم عملیاتی در یادگیری ماشین و نقش MLOps
• 3. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای MLFlow و LlamaIndex
• 5. مدیریت نسخه‌بندی کد و داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 6. مقدمه‌ای بر چارچوب LlamaIndex برای اتصال داده‌ها به مدل‌های زبانی
• 7. نحوه بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 8. ایجاد و مدیریت حافظه در مدل‌های زبانی با استفاده از Indexها
• 9. استفاده از MLFlow برای ثبت و ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 10. پیکربندی پارامترها و ثبت نتایج در محیط MLFlow
• 11. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده در MLFlow Model Registry
• 12. یکپارچه‌سازی LlamaIndex با ابزارهای ردیابی MLFlow
• 13. طراحی خط لوله (Pipeline) داده برای بازیابی اطلاعات (RAG)
• 14. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای متنی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. ارزیابی دقت مدل‌های زبانی در پاسخ‌دهی به پرسش‌ها
• 16. مدیریت حافظه پنهان (Caching) در فرایندهای پرسش و پاسخ
• 17. نظارت بر عملکرد مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
• 18. شناسایی و رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 19. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل سطوح کاربری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 20. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 21. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی با استفاده از MLFlow
• 22. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای سازمانی
• 23. تکنیک‌های پایش مستمر (Monitoring) مدل در زمان اجرا
• 24. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی بر اساس داده‌های جدید
• 25. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی برای نگهداری بلندمدت
• 26. استفاده از ابزارهای خودکارسازی در چرخه استقرار مدل
• 27. بررسی استانداردهای ملی و مقررات حاکم بر هوش مصنوعی
• 28. تطبیق خروجی‌های مدل با نیازهای کسب‌وکارهای بومی
• 29. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی (API) برای مدل‌های زبانی
• 30. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در محیط‌های ایزوله
• 31. مدیریت خطا و بازیابی سیستم در صورت بروز اختلال
• 32. استفاده از حافظه برداری (Vector Store) در کنار LlamaIndex
• 33. بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی (Latency) در مدل‌های زبانی
• 34. تحلیل گزارش‌های عملکرد و استخراج شاخص‌های کلیدی
• 35. راهکارهای افزایش دقت در سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند
• 36. تلفیق دانش تخصصی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 37. مدیریت چرخه‌های بازخورد کاربر برای بهبود مدل
• 38. ارائه نهایی و تدوین گزارش‌های عملیاتی از مدل‌های مستقر شده