کتاب صوتی راهنمای عملی پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از MLFlow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از MLFlow

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

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های زبانی بزرگ (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی اکوسیستم MLFlow برای مدیریت مدل‌های زبانی
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش متون برای مدل‌های زبانی
• 5. آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌باز و مخازن معتبر
• 6. اصول انتخاب و بارگذاری مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 7. استفاده از MLFlow برای ثبت و رهگیری آزمایش‌ها
• 8. مدیریت نسخه‌های مدل در چرخه توسعه
• 9. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
• 10. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر روی داده‌های اختصاصی
• 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل
• 12. ارزیابی کیفی خروجی‌های مدل‌های زبانی
• 13. روش‌های ارزیابی کمی و معیارهای دقت در مدل‌های زبانی
• 14. استفاده از ابزارهای ارزیابی در MLFlow
• 15. مفاهیم کوانتایزیشن و کاهش حجم مدل
• 16. پیاده‌سازی تکنیک‌های کوانتایزیشن برای اجرای بهینه
• 17. مقایسه عملکرد مدل‌های کوانتایز شده و مدل‌های اصلی
• 18. استراتژی‌های استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
• 19. مدیریت زیرساخت‌های استقرار با استفاده از کانتینرها
• 20. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
• 21. شناسایی و تحلیل خطاهای خروجی مدل
• 22. مدیریت انحراف داده و انحراف مدل در محیط عملیاتی
• 23. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی
• 24. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 25. به‌روزرسانی مدل و مدیریت چرخه‌های بازآموزی
• 26. خودکارسازی خط لوله یادگیری ماشین با MLFlow
• 27. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش مدل
• 28. مستندسازی نتایج آزمایش‌ها و گزارش‌دهی فنی
• 29. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سامانه‌های نرم‌افزاری موجود
• 30. اخلاق حرفه‌ای و ملاحظات قانونی در توسعه هوش مصنوعی
• 31. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سرویس‌های مبتنی بر مدل زبانی
• 32. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی مدل
• 33. مدیریت پیکربندی‌های مختلف مدل در محیط‌های عملیاتی
• 34. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر برای وظایف تخصصی
• 35. مبانی بازیابی اطلاعات و تولید متن افزوده (RAG)
• 36. پیاده‌سازی پایگاه داده برداری برای مدل‌های زبانی
• 37. ارزیابی دقت سیستم‌های مبتنی بر RAG
• 38. بهینه‌سازی تعامل میان مدل و پایگاه دانش
• 39. مدیریت نسخه‌های داده در خط لوله یادگیری ماشین
• 40. تست‌های واحد برای اعتبارسنجی خروجی مدل
• 41. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی در سامانه‌های آموزشی
• 42. تحلیل هزینه‌های عملیاتی و بهینه‌سازی منابع
• 43. گزارش‌گیری مدیریتی از عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 44. آینده مدل‌های زبانی و مسیرهای پیش‌رو در صنعت
• 45. خلاصه و جمع‌بندی پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی با MLFlow