کارگاه تخصصی LLMOps ۲۰۲۵ در: هوش مولد، MLOps و AIOps با دانلود رایگان نرم‌افزار

مقدمه

در عصر حاضر، هوش مصنوعی مولد و اتوماسیون عملیاتی به یکی از پرتقاضاترین حوزه‌های فناوری تبدیل شده‌اند. دوره «LLMOps Masterclass 2025» در با هدف آموزش گام‌به‌گام پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، هوش مولد، MLOps و AIOps تدوین شده است. این کارگاه تخصصی شامل معرفی ابزارها، زیرساخت‌ها و جریان‌های کاری به‌روز است که در صنایع مختلف کاربرد فراوان دارند. علاوه بر ارائه مباحث نظری، امکان دانلود رایگان نرم‌افزارهای معرفی شده نیز در اختیار شما قرار می‌گیرد.

دانش‌آموزان چه خواهند آموخت؟

• درک معماری و اجزای کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM).
• راه‌اندازی و ترکیب نسخه‌های Generative AI در پروژه‌های واقعی.
• طراحی و پیاده‌سازی پایپلاین‌های MLOps برای آموزش، استقرار و پایش مدل.
• افزودن الگوریتم‌های خودکار به عملیات IT با استفاده از AIOps.
• انتخاب و پیکربندی ابزارهای متن‌باز و تجاری جهت مانیتورینگ، ذخیره‌سازی و مقیاس‌پذیری.
• کار با سرویس‌های ابری (AWS, GCP, Azure) و راهکارهای Hybrid/ On-Premise.

  مزایا و فواید شرکت در دوره

  • دریافت گواهی پایان دوره معتبر از و تقویت رزومه.
  • دسترسی دائم به ویدئوها و فایل‌های پروژه با امکان دانلود رایگان نرم‌افزارهای معرفی‌شده.
  • پشتیبانی و حل تمرین از طریق انجمن دوره و جلسات آنلاین هفتگی.
  • افزایش شانس استخدام در شرکت‌های فناور محور و استارتاپ‌های هوش مصنوعی.
  • یادگیری نکات عملی و به‌روز که مستقیماً قابل پیاده‌سازی در محیط‌های واقعی است.

    پیش‌نیازها و مهارت‌های مورد نیاز

    • تسلط نسبی به زبان برنامه‌نویسی Python.
    • آشنایی پایه‌ای با مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning).
    • درک مفاهیم API و شبکه‌های عصبی.
    • توانایی کار با خط فرمان و ابزارهای CLI.
    • داشتن حساب کاربری در یک سرویس ابری (ترجیحاً AWS یا GCP).

      سرفصل‌های اصلی دوره

      • معرفی LLM، تاریخچه و کاربردها
      • تنظیم محیط توسعه و نصب ابزارها
      • آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های مولد
      • طراحی پایپلاین CI/ CD برای مدل‌ها
      • MLOps: اتوماسیون آموزش و استقرار
      • AIOps: مانیتورینگ هوشمند و خودکارسازی عملیات
      • استفاده از Docker، Kubernetes و Terraform
      • مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی هزینه در ابر
      • مدیریت داده و امنیت مدل

        مثال‌های عملی و پروژه‌ها

        طی دوره، چند پروژه نمونه با سطوح مختلف دشواری ارائه می‌شود:

        • پیش‌بینی متن تکمیلی با GPT-3: تنظیم مدل، جنریت و ارزیابی کیفیت خروجی.
        • راه‌اندازی پایپلاین MLOps با GitHub Actions و MLflow.
        • پروژه AIOps برای تشخیص خودکار ناهنجاری در لاگ‌های سرور و ارسال اعلان.
        • اجرای یک سرویس پاسخ‌دهی چت‌بات با قابلیت به‌روزرسانی لحظه‌ای مدل.

          در هر پروژه، کد نمونه، مستندات و فایل‌های پیکربندی آماده دانلود رایگان قرار گرفته است تا بتوانید مستقیماً دست‌به‌کار شوید.

          نکات کلیدی و توصیه‌ها

          • همیشه نسخه پشتیبان از داده‌ها و مدل‌های خود را نگه دارید.
          • از ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus, Grafana) برای رصد ثبات سیستم بهره ببرید.
          • هزینه‌های ابری را دوره‌ای بررسی و بهینه‌سازی کنید.
          • امنیت API و کلیدهای دسترسی را جدی بگیرید و آن‌ها را در Vault نگهداری کنید.
          • با استفاده از ورژن کنترل، تغییرات مدل و کد را مدیریت کنید.

            جمع‌بندی

            کارگاه تخصصی LLMOps ۲۰۲۵ در ، یک نقطه عطف برای توسعه‌دهندگان، مهندسین داده و مدیران فناوری است که به دنبال یکپارچه‌سازی هوش مولد و عملیات خودکار در کسب‌وکار هستند. با بهره‌گیری از محتوای جامع، پروژه‌های عملی و ابزارهای رایگان، شما می‌توانید به سرعت وارد دنیای پیشرفته MLOps و AIOps شوید و مهارت‌های خود را به سطح حرفه‌ای ارتقا دهید.

            برای شروع یادگیری و دانلود نرم‌افزارهای دوره، کافی است به لینک ثبت‌نام مراجعه نموده و همین امروز آموزش خود را آغاز کنید.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.