کتاب صوتی آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از ابزار Kubeflow در محیط کوبرنتیز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از ابزار Kubeflow در محیط کوبرنتیز

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و زیرساخت‌های پردازش ابری (Cloud Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با مفاهیم تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 3. نصب و راه‌اندازی کلاستر کوبرنتیز برای پردازش‌های سنگین
• 4. مدیریت منابع محاسباتی در کوبرنتیز برای هوش مصنوعی
• 5. معرفی پلتفرم کوب‌فلو و اجزای کلیدی آن
• 6. پیکربندی محیط توسعه در فضای ابری
• 7. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 8. ذخیره‌سازی و مدیریت مجموعه داده‌ها در فضای ابری
• 9. کار با ابزارهای توکنایزیشن و آماده‌سازی ورودی‌ها
• 10. معرفی استراتژی‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل
• 11. آشنایی با کتابخانه Hugging Face و ادغام با کوبرنتیز
• 12. مدیریت وزن‌های مدل و نقاط بازگشتی در آموزش
• 13. تنظیم دقیق پارامترهای مدل در محیط توزیع‌شده
• 14. آشنایی با متدولوژی LoRA برای تنظیم دقیق کارآمد
• 15. پیاده‌سازی تکنیک QLoRA جهت کاهش مصرف منابع
• 16. استفاده از Kubeflow Training Operator برای اجرای وظایف
• 17. مدیریت صف‌های پردازشی در محیط ابری
• 18. نظارت بر عملکرد آموزش با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 19. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده
• 20. بهینه‌سازی نرخ یادگیری و سایر فراپارامترها
• 21. مدیریت خطاهای رایج در آموزش مدل‌های بزرگ
• 22. کاربرد ابزارهای ذخیره‌سازی توزیع‌شده در کوبرنتیز
• 23. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در پردازش ابری
• 24. استقرار مدل‌های نهایی در محیط عملیاتی
• 25. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج سریع‌تر
• 26. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل برای کاهش حجم
• 27. مدیریت نسخه‌های مدل با استفاده از ابزارهای ثبت مدل
• 28. ایجاد پایپ‌لاین‌های خودکار آموزش و به‌روزرسانی مدل
• 29. تست و اعتبارسنجی مدل در محیط‌های ایزوله
• 30. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق و نتایج مدل
• 31. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و انطباق با استانداردهای ملی
• 32. پروژه عملی: تنظیم دقیق یک مدل زبانی متن‌باز
• 33. ارائه مدل نهایی و تحلیل معیارهای ارزیابی
• 34. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی