کتاب صوتی مدیریت، ردیابی و بهینه‌سازی عملیاتی مدل‌های زبانی بزرگ با ابزار MLflow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت، ردیابی و بهینه‌سازی عملیاتی مدل‌های زبانی بزرگ با ابزار MLflow

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

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند (MLOps) و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با معماری و قابلیت‌های پلتفرم MLflow
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی MLflow
• 4. مدیریت آزمایش‌ها و ثبت پارامترها در MLflow Tracking
• 5. ثبت و نسخه‌بندی خودکار مدل‌ها با استفاده از MLflow Models
• 6. کاربرد MLflow در مدیریت پروژه‌های یادگیری عمیق
• 7. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمرها
• 8. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 9. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
• 10. نظارت بر فرآیند آموزش مدل با ابزارهای ردیابی
• 11. ارزیابی کیفی و کمی خروجی‌های مدل‌های زبانی
• 12. استفاده از MLflow برای مقایسه عملکرد نسخه‌های مختلف مدل
• 13. مدیریت و ثبت مصنوعات مدل در مخازن مرکزی
• 14. امنیت در ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های هوشمند
• 15. استفاده از MLflow Model Registry برای مدیریت چرخه حیات مدل
• 16. پیاده‌سازی فرآیند بررسی و تأیید مدل برای ورود به محیط عملیاتی
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استقرار در محیط‌های تولید
• 18. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتایزاسیون مدل‌های زبانی
• 19. استقرار مدل‌های زبانی به عنوان سرویس با استفاده از MLflow
• 20. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های اجرایی مدل با Conda و Docker
• 21. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی و ثبت خطاها
• 22. ردیابی بازخوردها و تحلیل کیفیت پاسخ‌های مدل
• 23. مدیریت نسخه‌های داده در کنار نسخه‌های مدل
• 24. خودکارسازی خط لوله آموزش و استقرار با MLflow Pipelines
• 25. یکپارچه‌سازی MLflow با زیرساخت‌های ابری و محلی
• 26. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع اشکال در مدل‌های زبانی مستقر
• 27. ملاحظات اخلاقی و انطباق با استانداردهای بومی در توسعه هوش مصنوعی
• 28. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح کاربری در پروژه‌های MLflow
• 29. مستندسازی خودکار آزمایش‌ها و نتایج در چرخه حیات مدل
• 30. بهترین تجربیات در نگهداری و بروزرسانی مدل‌های زبانی
• 31. مقیاس‌پذیری زیرساخت استقرار برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. استفاده از MLflow در محیط‌های تیمی و همکاری‌های پژوهشی
• 33. آینده‌نگری در مدیریت مدل‌های هوشمند و ابزارهای مرتبط