اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از GGUF و LLaMA.cpp

کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از GGUF و LLaMA.cpp

تگ‌ها: GGUF LLaMA.cpp LLM Microsoft Phi3 MLOps استقرار مدل بهینه‌سازی مدل مدل زبان بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از GGUF و LLaMA.cpp

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری نظارت نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 11. معماری ترنسفورمر
  • 12. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 13. تکامل مدل‌های زبان بزرگ
  • 14. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
  • 15. مبانی مهندسی یادگیری ماشین (MLOps)
  • 16. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 18. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 19. انتخاب مدل
  • 20. آموزش مدل
  • 21. ارزیابی مدل
  • 22. تنظیم هایپرپارامترها
  • 23. استقرار مدل
  • 24. نظارت بر مدل
  • 25. بازآموزی مدل
  • 26. معرفی فرمت GGUF
  • 27. مزایای فرمت GGUF
  • 28. مقایسه GGUF با فرمت‌های دیگر
  • 29. معرفی LLaMA.cpp
  • 30. معماری LLaMA.cpp
  • 31. قابلیت‌های LLaMA.cpp
  • 32. مراحل تبدیل مدل به GGUF
  • 33. آماده‌سازی محیط توسعه
  • 34. نصب ابزارهای لازم
  • 35. دریافت مدل اولیه (مثلاً Microsoft Phi-3)
  • 36. تبدیل مدل به فرمت GGUF با LLaMA.cpp
  • 37. تنظیمات و پارامترهای تبدیل
  • 38. بررسی صحت فایل GGUF تولید شده
  • 39. اجرای مدل GGUF با LLaMA.cpp
  • 40. تنظیمات اجرایی LLaMA.cpp
  • 41. بارگذاری مدل GGUF
  • 42. تولید متن با LLaMA.cpp
  • 43. تنظیمات تولید متن
  • 44. کاربرد LLaMA.cpp در استقرار مدل
  • 45. استقرار مدل‌های زبان بزرگ در محیط‌های مختلف
  • 46. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
  • 47. فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 48. کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 49. انتخاب سطح کوانتیزاسیون مناسب
  • 50. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت
  • 51. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 52. بهینه‌سازی حافظه
  • 53. بهینه‌سازی پردازش
  • 54. مدیریت منابع سخت‌افزاری
  • 55. استقرار محلی (Local Deployment)
  • 56. استقرار بر روی سرور
  • 57. استقرار در کانتینرها (Docker)
  • 58. استقرار با استفاده از Kubernetes
  • 59. نظارت و مانیتورینگ مدل‌های مستقر
  • 60. جمع‌آوری لاگ‌ها و متریک‌ها
  • 61. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
  • 62. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 63. بروزرسانی مدل‌های مستقر
  • 64. امنیت در استقرار مدل‌های زبان بزرگ
  • 65. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 66. مدیریت دسترسی‌ها
  • 67. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 68. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 69. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبان بزرگ
  • 70. خلاصه‌سازی متن
  • 71. ترجمه ماشینی
  • 72. تولید محتوا
  • 73. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
  • 74. تحلیل احساسات
  • 75. استخراج اطلاعات
  • 76. نکات کاربردی در کار با LLaMA.cpp
  • 77. اشکال‌زدایی (Debugging) در LLaMA.cpp
  • 78. بهبود سرعت استنتاج
  • 79. استفاده از GPU در LLaMA.cpp
  • 80. روش‌های ارزیابی دقیق‌تر مدل‌های زبان بزرگ
  • 81. معیارهای ارزیابی متن
  • 82. ارزیابی کیفی خروجی مدل
  • 83. چالش‌های استقرار مدل‌های زبان بزرگ
  • 84. مقیاس‌پذیری
  • 85. هزینه‌های محاسباتی
  • 86. تغییرات سریع در حوزه LLMs
  • 87. آینده مدل‌های زبان بزرگ و MLOps
  • 88. روندهای نوظهور در LLMs
  • 89. نقش MLOps در توسعه آینده LLMs
  • 90. پروژه‌های عملی با LLaMA.cpp و GGUF
  • 91. مثال عملی: ساخت یک چت‌بات ساده
  • 92. مثال عملی: خلاصه‌سازی اسناد
  • 93. مثال عملی: تولید کد
  • 94. جمع‌بندی و نگاه به آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.