دانلود رایگان دوره تسلط بر Ollama: ساخت اپهای محلی خصوصی LLM با پایتون (۲۰۲۴-۱۱) h1> در این دوره جامع با عنوان «تسلط بر Ollama: ساخت اپهای محلی خصوصی LLM با پایتون» تمامی مراحل لازم برای توسعه و استقرار مدلهای زبانی بزرگ (LLM) بهصورت آفلاین و کاملاً خصوصی را خواهید آموخت. این دوره نسخه پاییز ۲۰۲۴ بوده و شامل آموزش قدمبهقدم span> نصب، پیکربندی و پیادهسازی در محیطهای ویندوز، مک و لینوکس است. از مقدمات تا مباحث پیشرفته، همهچیز را در قالب پروژههای عملی بررسی میکنیم. p> هدف اصلی این دوره، ارائه یک راهنمای کاربری برای برنامهنویسان پایتون است تا بدون نیاز به اینترنت و با حریم خصوصی کامل، اپلیکیشنهای مبتنی بر هوش مصنوعی تولید کنند. اگر میخواهید LLM را بدون ارسال داده به سرورهای ابری اجرا کنید، این دوره مخصوص شماست. p>
div>
بخشهای اصلی دوره h2>
- معرفی Ollama و اکوسیستم LLM strong>
بررسی معماری، قابلیتها و مقایسه با فریمورکهای دیگر. li>
- نصب و راهاندازی محیط توسعه strong>
نصب پایتون، Docker، Git و کتابخانههای مرتبط. li>
- کار با مدلهای پیشآموزشدیده strong>
بارگذاری، بهینهسازی و سفارشیسازی مدلهای موجود. li>
- ساخت API محلی با FastAPI strong>
پیادهسازی سرویسهای RESTful با پایتون بههمراه مستندسازی Swagger. li>
- چندرشتهای و پردازش موازی strong>
استفاده از ThreadPool و Async برای افزایش کارایی و پاسخگویی. li>
- پیادهسازی رابط کاربری ساده strong>
ایجاد وباپ با Streamlit یا Flask برای تعامل کاربر با مدل. li>
- روشهای بهینهسازی مصرف حافظه strong>
قابلیت quantization و کاهش اندازه مدلها برای اجرا روی دستگاههای کممنبع. li>
- امنیت و حفظ حریم خصوصی strong>
رمزنگاری دادهها و محافظت از مدلهای تربیتشده. li>
- تست، دیباگ و استقرار نهایی strong>
آموزش CI/ CD محلی و containerization با Docker Compose. li> ul>
div>
آنچه در این دوره یاد میگیرید h2>
- درک پایهای معماری Ollama و مزایای اجرای محلی مدلهای LLM. li>
- نصب و پیکربندی سریع محیط توسعه برای تمامی سیستمعاملها. li>
- نحوه بارگذاری و پیشپردازش دادههای ورودی برای مدلهای زبانی. li>
- طراحی API حرفهای با FastAPI و پیادهسازی Endpoints داینامیک. li>
- استفاده از Async/ Await برای افزایش سرعت پاسخگویی و مدیریت چندکاربر همزمان. li>
- بهکارگیری تکنیکهای کمینهسازی مصرف حافظه مدلها (quantization). li>
- اجرای امن و حفاظت از دادههای حساس کاربران. li>
- راهاندازی اتوماتیک اپلیکیشن با Docker و تست مداوم با GitHub Actions. li> ul>
div>
مزایا و فواید دوره h2>
با شرکت در این دوره، شما قادر خواهید بود: p>
- بدون وابستگی به سرویسهای ابری نظیر OpenAI، GPT-4 یا Cohere، مدلهای خود را اجرا کنید. li>
- سرعت پاسخگویی بالا در محیط آفلاین با کنترل کامل روی سختافزار و دادهها. li>
- حفظ حریم خصوصی کاربران با اجرای محلی و رمزنگاری دادهها. li>
- صرفهجویی در هزینههای پردازش و پهنای باند اینترنت. li>
- قابلیت توسعه سریع و قابل تعمیم برای پروژههای سازمانی و تحقیقاتی. li> ul>
div>
پیشنیازها h2>
- آشنایی پایهای با زبان برنامهنویسی پایتون (نسخه 3.8+). li>
- درک مقدماتی از مفاهیم RESTful API و HTTP. li>
- آشنایی با کار ترمینال در ویندوز، مک یا لینوکس. li>
- حداقل دانش ابتدایی از Docker و Git در سطح مقدماتی. li>
- داشتن سیستم با حداقل ۸ گیگابایت رم و ۴ هسته پردازنده (برای مدلهای سبک). li> ul>
div>
مثالهای عملی h2>
در هر فصل این دوره، ما پروژهها و مثالهای کاربردی متنوعی را پیادهسازی میکنیم. از جمله: p>
- ساخت ربات چت محلی با جریان گفتگو پیوسته (Contextual Chatbot). li>
- تبدیل متن به خلاصه خودکار با استفاده از تکنیکهای Prompt Engineering. li>
- تشخیص احساسات (Sentiment Analysis) در متنهای فارسی و انگلیسی. li>
- ایجاد وبسرویس پرسشوپاسخ که بهصورت آفلاین کار میکند. li>
- پروژه نهایی: وباپلیکیشنی برای ترجمه و اصلاح نگارشی متنها با مدلهای شخصیسازیشده. li> ul>
div>
نکات کلیدی h2>
- محیط آفلاین: span> بدون نیاز به اتصال اینترنت، مدلها روی دستگاه شما اجرا میشوند. li>
- امنیت حریم خصوصی: span> دادههای حساس هرگز از روی دستگاه شما خارج نمیشوند. li>
- سفارشیسازی کامل: span> امکان تغییر وزنها، پرامپتها و معماری مدل. li>
- استقرار سریع: span> با Docker و Docker Compose یک کلیک تا راهاندازی نهایی. li>
- مقیاسپذیری: span> قابلیت اجرا روی سرورهای محلی یا خوشههای Kubernetes در آینده. li> ul>
div>
با دانلود رایگان این دوره و مشاهده و پیگیری تمرینهای پروژهمحور، در پایان میتوانید اپلیکیشنهای قدرتمند هوش مصنوعی بدون وابستگی به اینترنت و سرویسهای ابری بسازید. فرصت را از دست ندهید و همین امروز شروع کنید! p>
div>
article>
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.
در این دوره جامع با عنوان «تسلط بر Ollama: ساخت اپهای محلی خصوصی LLM با پایتون» تمامی مراحل لازم برای توسعه و استقرار مدلهای زبانی بزرگ (LLM) بهصورت آفلاین و کاملاً خصوصی را خواهید آموخت. این دوره نسخه پاییز ۲۰۲۴ بوده و شامل آموزش قدمبهقدم span> نصب، پیکربندی و پیادهسازی در محیطهای ویندوز، مک و لینوکس است. از مقدمات تا مباحث پیشرفته، همهچیز را در قالب پروژههای عملی بررسی میکنیم. p> هدف اصلی این دوره، ارائه یک راهنمای کاربری برای برنامهنویسان پایتون است تا بدون نیاز به اینترنت و با حریم خصوصی کامل، اپلیکیشنهای مبتنی بر هوش مصنوعی تولید کنند. اگر میخواهید LLM را بدون ارسال داده به سرورهای ابری اجرا کنید، این دوره مخصوص شماست. p>
div> با شرکت در این دوره، شما قادر خواهید بود: p> در هر فصل این دوره، ما پروژهها و مثالهای کاربردی متنوعی را پیادهسازی میکنیم. از جمله: p> با دانلود رایگان این دوره و مشاهده و پیگیری تمرینهای پروژهمحور، در پایان میتوانید اپلیکیشنهای قدرتمند هوش مصنوعی بدون وابستگی به اینترنت و سرویسهای ابری بسازید. فرصت را از دست ندهید و همین امروز شروع کنید! p>
div>
article>
هنوز نظری ثبت نشده است. وارد شوید تا نظر ثبت کنید.بخشهای اصلی دوره h2>
آنچه در این دوره یاد میگیرید h2>
مزایا و فواید دوره h2>
پیشنیازها h2>
مثالهای عملی h2>
نکات کلیدی h2>
نظرات