, ,

کتاب مسترکلاس توسعه LLM محلی با Ollama: آزادی نوآوری و کاهش چشمگیر هزینه‌ها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مسترکلاس توسعه LLM محلی با Ollama: آزادی نوآوری و کاهش چشمگیر هزینه‌ها

موضوع کلی: فراگیرسازی و بومی‌سازی توسعه هوش مصنوعی

موضوع میانی: راهکارهای عملی برای توسعه هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه و دسترس‌پذیر

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر عصر جدید هوش مصنوعی: فراتر از APIهای توکنیزه شده
  • 2. چالش‌های مدل‌های مبتنی بر API: هزینه، حریم خصوصی و محدودیت‌ها
  • 3. مفهوم دموکراتیزاسیون هوش مصنوعی: قدرت در دستان توسعه‌دهندگان
  • 4. چرا LLM محلی؟ مزایای استقلال، کنترل و کاهش هزینه
  • 5. معرفی Ollama: دروازه‌ای به دنیای LLMهای متن‌باز
  • 6. مقایسه Ollama با سایر ابزارهای محلی (LM Studio, Jan)
  • 7. مروری بر اکوسیستم مدل‌های متن‌باز (Llama, Mistral, Gemma)
  • 8. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): آنچه هر توسعه‌دهنده‌ای باید بداند
  • 9. توکن‌ها، پارامترها و معماری: آناتومی یک LLM
  • 10. تفاوت مدل‌های پایه (Base) و مدل‌های تنظیم‌شده (Instruct/Chat)
  • 11. مفهوم کوانتیزیشن (Quantization): کلید اجرای مدل‌های بزرگ روی سخت‌افزار معمولی
  • 12. پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای اجرای محلی
  • 13. نصب و راه‌اندازی Ollama روی ویندوز
  • 14. نصب و راه‌اندازی Ollama روی macOS
  • 15. نصب و راه‌اندازی Ollama روی لینوکس
  • 16. کار با خط فرمان Ollama: دستورات ضروری
  • 17. اجرای اولین مدل: `ollama run llama3`
  • 18. تعامل با مدل در ترمینال: اولین تجربه چت
  • 19. لیست کردن، حذف کردن و مدیریت مدل‌های دانلود شده
  • 20. بررسی جزئیات یک مدل با دستور `ollama show`
  • 21. ساختار Modelfile: قلب سفارشی‌سازی در Ollama
  • 22. پارامترهای کلیدی در Modelfile: `TEMPERATURE`, `TOP_P`, `TOP_K`
  • 23. شخصی‌سازی پیام سیستمی (System Prompt) برای کنترل رفتار مدل
  • 24. وارد کردن و ترکیب مدل‌ها با دستور `FROM`
  • 25. ساخت اولین Modelfile سفارشی
  • 26. بیلد کردن و اجرای مدل شخصی‌سازی شده با `ollama create`
  • 27. به اشتراک‌گذاری مدل‌های سفارشی در رجیستری Ollama
  • 28. استفاده از API محلی Ollama: ارتباط با برنامه‌های شما
  • 29. آشنایی با Endpointهای اصلی: `generate`, `chat`, `embeddings`
  • 30. ارسال درخواست به API با ابزارهایی مانند cURL یا Postman
  • 31. ساخت یک چت‌بات ساده با پایتون و کتابخانه `requests`
  • 32. معرفی کتابخانه‌های رسمی Ollama برای پایتون و جاوااسکریپت
  • 33. راه‌اندازی پروژه پایتون و نصب کتابخانه `ollama`
  • 34. ارسال درخواست‌های Streaming برای تجربه چت آنی
  • 35. مدیریت تاریخچه مکالمه در برنامه‌های چت
  • 36. تولید محتوا: از نوشتن ایمیل تا خلاصه‌سازی متون
  • 37. ساخت یک ابزار خلاصه‌ساز متن با پایتون و Ollama
  • 38. ادغام Ollama با جاوااسکریپت (Node.js) برای ساخت وب اپلیکیشن
  • 39. پروژه عملی: ساخت یک رابط کاربری وب ساده برای چت با مدل
  • 40. مفهوم Embedding و کاربرد آن در جستجوی معنایی
  • 41. تولید Embedding برای متون با استفاده از Ollama API
  • 42. ساخت یک موتور جستجوی معنایی ساده روی مجموعه داده کوچک
  • 43. معماری RAG (Retrieval-Augmented Generation): قدرت‌بخشیدن به LLM
  • 44. چرا RAG برای LLMهای محلی یک ترکیب ایده‌آل است؟
  • 45. مراحل پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین RAG: Load, Split, Embed, Store, Retrieve
  • 46. معرفی کتابخانه‌های کلیدی برای RAG (مانند LangChain, LlamaIndex)
  • 47. پروژه عملی: ساخت سیستم پرسش و پاسخ روی اسناد PDF شخصی
  • 48. انتخاب مدل Embedding مناسب برای وظایف مختلف
  • 49. آشنایی با پایگاه‌های داده‌ ভکتوری (Vector Databases) مانند ChromaDB
  • 50. ادغام ChromaDB با برنامه RAG برای ذخیره و بازیابی ভکتورها
  • 51. بهینه‌سازی فرآیند بازیابی اطلاعات در RAG
  • 52. کار با مدل‌های چندوجهی (Multimodal): پردازش متن و تصویر
  • 53. معرفی مدل LLaVA و نحوه اجرای آن با Ollama
  • 54. ارسال تصویر و متن به مدل LLaVA از طریق API
  • 55. پروژه عملی: ساخت ابزاری برای توصیف تصاویر
  • 56. پروژه عملی: سیستم پرسش و پاسخ بصری (Visual Q&A)
  • 57. شخصی‌سازی پیشرفته با Modelfile: تنظیم پارامترهای پیچیده
  • 58. استفاده از Template سفارشی برای فرمت ورودی و خروجی
  • 59. مبانی فاین‌تیونینگ (Fine-Tuning): چه زمانی به آن نیاز داریم؟
  • 60. تفاوت فاین‌تیونینگ و RAG: کدام را انتخاب کنیم؟
  • 61. ابزارها و پلتفرم‌های موجود برای فاین‌تیونینگ مدل‌های متن‌باز
  • 62. ملاحظات سخت‌افزاری برای فاین‌تیونینگ
  • 63. پروژه عملی: ساخت یک دستیار کدنویسی شخصی
  • 64. تحلیل و تولید کد با استفاده از مدل‌های تخصصی مانند CodeLlama
  • 65. تکنیک‌های پرامپت اینجینیرینگ برای بهبود خروجی مدل‌های کدنویس
  • 66. پروژه عملی: ابزار تحلیل داده با پایتون و Ollama
  • 67. استفاده از LLM برای تولید کوئری‌های SQL و تحلیل داده‌های جدولی
  • 68. ترجمه ماشینی و بومی‌سازی محتوا با LLMهای محلی
  • 69. پشتیبانی از زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 70. تست و ارزیابی عملکرد مدل‌های مختلف برای زبان فارسی
  • 71. مدیریت منابع: بهینه‌سازی استفاده از CPU, GPU و RAM
  • 72. تأثیر کوانتیزیشن بر عملکرد و دقت مدل
  • 73. مقایسه فرمت‌های مختلف کوانتیزیشن (Q4, Q5, Q8)
  • 74. اجرای Ollama با شتاب‌دهنده گرافیکی (GPU Acceleration)
  • 75. مانیتورینگ مصرف منابع هنگام اجرای مدل‌ها
  • 76. کانتینرسازی برنامه LLM با Docker برای استقرار آسان
  • 77. نوشتن Dockerfile برای یک اپلیکیشن پایتون مبتنی بر Ollama
  • 78. استفاده از Docker Compose برای مدیریت سرویس Ollama و برنامه شما
  • 79. ملاحظات امنیتی در استقرار LLMهای محلی
  • 80. جلوگیری از حملات پرامپت اینجکشن (Prompt Injection)
  • 81. کنترل دسترسی و احراز هویت برای API محلی
  • 82. ادغام Ollama با ابزارهای توسعه محبوب (مانند VS Code)
  • 83. معرفی افزونه‌های VS Code برای تعامل مستقیم با Ollama
  • 84. استفاده از Ollama به عنوان یک ابزار بهره‌وری در فرآیند توسعه
  • 85. استفاده از Function Calling برای اتصال LLM به ابزارهای خارجی
  • 86. پیاده‌سازی یک نمونه ساده Function Calling با Ollama
  • 87. محدودیت‌های LLMهای محلی و راهکارهای مقابله با آن‌ها
  • 88. مقیاس‌پذیری: چگونه به درخواست‌های همزمان پاسخ دهیم؟
  • 89. معرفی ابزارهای ارکستراسیون مانند vLLM (مفهومی)
  • 90. مسائل اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه LLM محلی
  • 91. شناسایی و کاهش بایاس (Bias) در مدل‌های زبان
  • 92. نقش جامعه متن‌باز در آینده هوش مصنوعی دموکراتیک
  • 93. چگونه در پروژه‌های LLM متن‌باز مشارکت کنیم؟
  • 94. نگاهی به آینده: مدل‌های کوچک‌تر، سریع‌تر و کارآمدتر (SLMs)
  • 95. آینده توسعه نرم‌افزار با دستیارهای هوش مصنوعی محلی
  • 96. جمع‌بندی دوره: آزادی نوآوری در دستان شما
  • 97. گام‌های بعدی: چگونه دانش خود را به یک محصول یا استارتاپ تبدیل کنیم؟

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مسترکلاس توسعه LLM محلی با Ollama: آزادی نوآوری و کاهش چشمگیر هزینه‌ها”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا