کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در محیط‌های کلاستر کوبرنتیز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در محیط‌های کلاستر کوبرنتیز

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: رایانش ابری و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. مبانی و مفاهیم بنیادین ارکستراسیون با کوبرنتیز
• 4. بررسی زیرساخت‌های سخت‌افزاری مورد نیاز برای پردازش مدل‌های زبانی
• 5. آشنایی با شتاب‌دهنده‌های گرافیکی و مدیریت منابع در کلاستر
• 6. معماری کلاستر کوبرنتیز برای بارهای کاری سنگین هوش مصنوعی
• 7. مدیریت منابع و سهمیه‌بندی پردازنده گرافیکی در کوبرنتیز
• 8. نصب و پیکربندی درایورهای شتاب‌دهنده در محیط کانتینری
• 9. بررسی الگوهای استقرار مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 10. بهینه‌سازی حافظه برای بارگذاری مدل‌های پارامتریک
• 11. پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج مدل با استفاده از vLLM
• 12. بررسی معماری‌های توزیع‌شده برای مدل‌های با حجم بالا
• 13. استفاده از پروتکل‌های ارتباطی در کلاسترهای هوش مصنوعی
• 14. مدیریت حافظه در محیط‌های چند شتاب‌دهنده‌ای
• 15. پیکربندی سرویس‌دهنده‌های استنتاج برای مدل‌های زبانی
• 16. تکنیک‌های کوانتایزاسیون مدل برای کاهش مصرف منابع
• 17. تنظیم دقیق پارامترهای اجرای مدل در محیط کانتینر
• 18. مدیریت صف و اولویت‌بندی درخواست‌های استنتاج
• 19. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در کلاسترهای پردازش هوش مصنوعی
• 20. بررسی معیارهای عملکردی در استنتاج مدل‌های زبانی
• 21. استفاده از ابزارهای بومی کوبرنتیز برای مدیریت بار کاری
• 22. توسعه زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر خودکار برای مدل‌های زبانی
• 23. ایمن‌سازی ارتباطات درون‌کلاستری در سرویس‌های استنتاج
• 24. مدیریت ذخیره‌سازی داده‌های مدل در کلاستر
• 25. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 26. بهینه‌سازی شبکه برای کاهش تأخیر در استنتاج توزیع‌شده
• 27. استفاده از سرویس‌مش برای مدیریت ترافیک مدل‌های زبانی
• 28. تست بار و ارزیابی پایداری کلاستر در شرایط ترافیک بالا
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استنتاج مدل‌های بزرگ
• 30. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون وقفه در سرویس‌دهی
• 31. مدیریت هزینه‌های پردازشی در محیط‌های ابری و محلی
• 32. توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای ملی
• 33. بررسی ملاحظات اخلاقی و حاکمیتی در استقرار مدل‌های زبانی
• 34. مستندسازی و نگهداری از زیرساخت‌های کلاستری هوش مصنوعی