اکسپرس 24
کتاب اصول طراحی و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ سفارشی

کتاب اصول طراحی و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ سفارشی

تگ‌ها: Deep Learning Fine-tuning Hugging Face LLM LoRA Machine Learning NLP RAG پایتون پردازش زبان طبیعی تنطیم دقیق توسعه مدل سفارشی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 اصول طراحی و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: انواع و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و معماری ترانسفورماتور
  • 2. بررسی انواع مدل‌های زبانی بزرگ و تفاوت مدل‌های متن‌باز و تجاری
  • 3. تعریف اهداف و سناریوهای کاربردی برای توسعه مدل‌های سفارشی
  • 4. بررسی سخت‌افزار مورد نیاز، پردازنده‌های گرافیکی (GPU/TPU) و زیرساخت محاسباتی
  • 5. مفاهیم پایه توکنایزایی و ساخت واژه‌نامه‌های اختصاصی (Custom Tokenization)
  • 6. جمع‌آوری، پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی خام برای آموزش مدل
  • 7. روش‌های پالایش کیفیت دیتا و حذف نویز و اطلاعات تکراری
  • 8. طراحی پایپ‌لاین‌های آماده‌سازی و برچسب‌زنی داده‌های تخصصی
  • 9. آشنایی با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مرجع مانند PyTorch و Hugging Face
  • 10. پیکربندی و راه‌اندازی معماری پایه مدل از صفر (From Scratch)
  • 11. تنظیم هایپرپارامترهای اصلی مدل و لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 12. مفاهیم پیش‌تمرین (Pre-training) و مدیریت کورپورای بزرگ متنی
  • 13. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توزیع‌شده برای آموزش موازی مدل‌های بزرگ
  • 14. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف VRAM در حین آموزش
  • 15. آشنایی با تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMها
  • 16. مفهوم تنظیم دقیق (Fine-tuning) و کاربردهای آن در سفارشی‌سازی مدل
  • 17. آموزش کامل روش Full Fine-tuning و چالش‌های محاسباتی آن
  • 18. آشنایی با تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتری (PEFT)
  • 19. پیاده‌سازی روش LoRA (Low-Rank Adaptation) و تنظیم پارامترهای آن
  • 20. استفاده از روش QLoRA برای کاهش شدید مصرف حافظه در تنظیم دقیق
  • 21. روش‌های پیشرفته مانند Prefix Tuning و Prompt Tuning
  • 22. تنظیم دقیق دستورالعمل‌محور (Instruction Fine-tuning) برای هدایت رفتار مدل
  • 23. همسوسازی مدل (Alignment) با استفاده از یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 24. روش نوین DPO (Direct Preference Optimization) بدون نیاز به مدل پاداش
  • 25. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی مدل با تکنیک‌های مهندسی پرامپت پیشرفته
  • 26. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation) پایه
  • 27. استفاده از پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) در مدل‌های سفارشی
  • 28. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های زبانی بزرگ سفارشی
  • 29. استفاده از بنچمارک‌های استاندارد برای سنجش دقت و کارایی مدل
  • 30. تکنیک‌های کم‌سازی مدل شامل Quantization (کوانتیزاسیون 4 بیتی و 8 بیتی)
  • 31. روش‌های Pruning و Knowledge Distillation برای سبک‌سازی مدل‌های بزرگ
  • 32. آماده‌سازی مدل سفارشی برای استقرار (Deployment) در محیط عملیاتی
  • 33. پیاده‌سازی APIهای مقیاس‌پذیر برای سرویس‌دهی مدل با FastAPI
  • 34. استفاده از ابزارهای استقرار پرسرعت مانند vLLM و TGI
  • 35. مدیریت چالش‌های امنیتی، سوگیری‌های زبانی و جلوگیری از توهم (Hallucination) مدل
  • 36. مانیتورینگ عملکرد مدل سفارشی در محیط تولید (Production) و به‌روزرسانی مستمر

📚 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.