, ,

کتاب استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با TensorRT-LLM برای توسعه API

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با TensorRT-LLM برای توسعه API

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی
  • 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
  • 4. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 5. مقدمه ای بر TensorRT-LLM
  • 6. نصب و پیکربندی محیط توسعه TensorRT-LLM
  • 7. مراحل اولیه کار با TensorRT-LLM
  • 8. تبدیل مدل‌های وزن‌دار به فرمت TensorRT
  • 9. ساخت مدل‌های سفارشی با TensorRT-LLM
  • 10. بهینه‌سازی مدل‌های موجود برای استقرار
  • 11. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) در TensorRT-LLM
  • 12. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۴ بیتی
  • 13. بهینه‌سازی لایه‌های مدل
  • 14. تکنیک‌های کاهش تأخیر (Latency Reduction)
  • 15. بهینه‌سازی استفاده از حافظه (Memory Optimization)
  • 16. استفاده از هسته‌های سفارشی (Custom Kernels)
  • 17. مدیریت توکن‌ها و توالی‌ها
  • 18. تکنیک‌های پیش‌بینی نسل بعدی توکن
  • 19. نکات پیشرفته در کوانتیزاسیون
  • 20. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای مختلف
  • 21. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در ابر
  • 22. مقدمه‌ای بر توسعه API برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 23. فریم‌ورک‌های توسعه API سازگار با TensorRT-LLM
  • 24. ساخت یک API ساده برای مدل زبانی
  • 25. ارسال درخواست به API و دریافت پاسخ
  • 26. مدیریت پارامترهای درخواست API
  • 27. ارزیابی عملکرد API
  • 28. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری (Scalability) برای API
  • 29. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی
  • 30. مدیریت منابع در استقرار API
  • 31. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
  • 32. لاگ‌گیری و اشکال‌زدایی (Debugging)
  • 33. استقرار مدل در محیط‌های تولید
  • 34. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 35. تکنیک‌های A/B Testing برای مدل‌ها
  • 36. آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 37. ملاحظات اخلاقی در استقرار LLMs
  • 38. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 39. شفافیت در مدل‌های زبانی
  • 40. مدیریت سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 41. تکنیک‌های کاهش سوگیری
  • 42. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 43. ملاحظات قانونی در استقرار LLMs
  • 44. مطابقت با قوانین حفاظت از داده‌ها
  • 45. استانداردهای صنعتی در استقرار AI
  • 46. مروری بر ابزارهای مانیتورینگ
  • 47. استفاده از Prometheus و Grafana
  • 48. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها
  • 49. بهبود مستمر مدل و API
  • 50. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل
  • 51. مدیریت خطاها در API
  • 52. پیاده‌سازی مکانیزم‌های Retry
  • 53. طراحی رابط کاربری برای تعامل با API
  • 54. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌های توزیع شده
  • 55. استفاده از چند GPU برای استقرار
  • 56. بهینه‌سازی ارتباط بین GPU ها
  • 57. تکنیک‌های موازی‌سازی داده
  • 58. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل
  • 59. ترکیب موازی‌سازی داده و مدل
  • 60. استقرار مدل‌های چند زبانه
  • 61. بهینه‌سازی برای زبان فارسی
  • 62. ملاحظات مربوط به پردازش زبان فارسی
  • 63. استفاده از ابزارهای تحلیل متن فارسی
  • 64. تکنیک‌های Text Generation با TensorRT-LLM
  • 65. تنظیم پارامترهای تولید متن
  • 66. کنترل خلاقیت و انسجام در خروجی
  • 67. کاربردها و سناریوهای عملی
  • 68. تولید محتوا
  • 69. خلاصه‌سازی متن
  • 70. ترجمه ماشینی
  • 71. پاسخ به سوالات
  • 72. چت‌بات‌های هوشمند
  • 73. تحلیل احساسات
  • 74. استخراج اطلاعات
  • 75. توصیه‌گرها
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در LLMs
  • 77. کاربردهای پیشرفته TensorRT-LLM
  • 78. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 79. استقرار مدل‌های گرافیکی
  • 80. مدل‌های سری زمانی
  • 81. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی سخت‌افزار
  • 82. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 83. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی
  • 84. بهینه‌سازی برای FPGA ها
  • 85. بهینه‌سازی برای ASIC ها
  • 86. تکنیک‌های تست عملکرد مدل
  • 87. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 88. تست بار (Load Testing)
  • 89. تست استرس (Stress Testing)
  • 90. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه
  • 91. مستندسازی فنی
  • 92. اشتراک‌گذاری دانش
  • 93. مراحل نهایی استقرار
  • 94. پشتیبانی فنی
  • 95. راهکارهای نگهداری
  • 96. آینده TensorRT-LLM و استقرار LLMs
  • 97. روندهای نوظهور در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 98. توسعه‌های آتی در TensorRT-LLM
  • 99. درس‌های آموخته از پروژه‌های استقرار

📚 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 استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با TensorRT-LLM برای توسعه API”

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

پیمایش به بالا