اکسپرس 24
کتاب راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت استقرار مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از MLflow

کتاب راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت استقرار مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از MLflow

تگ‌ها: LLMOps MLflow استقرار مدل‌های هوش مصنوعی چرخه حیات مدل کاربردی مدل‌های زبانی بزرگ مدیریت مدل‌های زبانی مهندسی یادگیری ماشین 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 راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت استقرار مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از MLflow

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های زبانی (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با نقش MLflow در مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های LLM
  • 4. معماری استقرار مدل‌های زبانی در مقیاس صنعتی
  • 5. آشنایی با سرویس‌دهنده مدل در MLflow
  • 6. پیکربندی درگاه‌های ارتباطی برای مدل‌های زبانی
  • 7. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های زبانی با MLflow Models
  • 8. ثبت و ذخیره‌سازی پیکربندی‌های مدل
  • 9. کار با فرمت‌های استاندارد مدل‌سازی برای LLMها
  • 10. ایجاد محیط‌های اجرای ایزوله جهت استقرار مدل
  • 11. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در استقرار مدل
  • 12. مدیریت توکن‌ها و محدودیت‌های فراخوانی مدل
  • 13. پیاده‌سازی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی
  • 14. طراحی ساختار فراخوانی برای مدل‌های متن‌باز و تجاری
  • 15. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سرویس‌های MLflow
  • 16. مدیریت درخواست‌های هم‌زمان در استقرار مدل
  • 17. بررسی سطوح دسترسی و امنیت در استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 18. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
  • 19. ثبت وقایع و لاگ‌برداری از تعاملات کاربر و مدل
  • 20. ارزیابی دقت و کیفیت پاسخ‌های مدل‌های زبانی
  • 21. مدیریت پارامترهای تنظیم‌کننده مدل
  • 22. استفاده از MLflow برای مدیریت پرامپت‌ها
  • 23. تکنیک‌های بهینه‌سازی تاخیر در پاسخ‌دهی مدل
  • 24. مدیریت چرخه‌های بازآموزی و بروزرسانی مدل
  • 25. خودکارسازی فرآیند استقرار مدل با خط لوله CI/CD
  • 26. تست‌های واحد و یکپارچگی برای سرویس‌های LLM
  • 27. مدیریت خطاها و استثنائات در استقرار مدل‌های زبانی
  • 28. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری افقی در استقرار مدل
  • 29. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 30. به‌کارگیری کوبرنتیز در مدیریت استقرار مدل‌های MLflow
  • 31. امن‌سازی درگاه‌های ارتباطی API
  • 32. مدیریت پیکربندی‌های محیطی در استقرار مدل
  • 33. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشت به نسخه قبلی مدل
  • 34. مستندسازی خودکار مدل‌های مستقر شده
  • 35. تحلیل بازخورد کاربران برای بهبود مدل
  • 36. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی در MLflow برای تحلیل مدل‌ها
  • 37. مدیریت هزینه‌های محاسباتی در استقرار مدل‌های بزرگ
  • 38. ارائه مدل‌های زبانی به عنوان سرویس REST
  • 39. بررسی چالش‌های استقرار مدل‌های چندزبانه
  • 40. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار بهینه
  • 41. مدیریت حافظه در هنگام کار با مدل‌های زبانی بزرگ
  • 42. بهینه‌سازی کوئری‌های ارسالی به مدل
  • 43. استفاده از کش برای مدیریت پاسخ‌های تکراری
  • 44. ایجاد داشبورد مدیریتی برای وضعیت سلامت مدل
  • 45. استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل
  • 46. پشتیبانی از مدل‌های چندوجهی در ساختار MLflow
  • 47. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تعامل با مدل‌های زبانی
  • 48. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در پروژه‌های LLMOps
  • 49. عیب‌یابی در سرویس‌های مستقر شده
  • 50. آینده مدیریت مدل‌های زبانی و نقش ابزارهای متن‌باز

📚 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.