اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های پیشرفته استقرار LLMs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته استقرار LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: استقرار (Deployment) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 3. آموزش پیش‌زمینه‌ای LLMs
• 4. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 5. روش‌های تنظیم دقیق نظارت‌شده (SFT)
• 6. تنظیم دقیق مبتنی بر بازخورد انسانی (RLHF)
• 7. استقرار LLMs در محیط‌های تولیدی
• 8. معماری‌های استقرار LLMs
• 9. مدیریت منابع برای استقرار LLMs
• 10. بهینه‌سازی عملکرد LLMs
• 11. کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی LLMs
• 12. افزایش توان عملیاتی (Throughput) LLMs
• 13. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
• 14. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
• 15. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 16. بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای محدود
• 17. استقرار LLMs در لبه (Edge Deployment)
• 18. تکنیک‌های مدل موازی (Model Parallelism)
• 19. تکنیک‌های خطی موازی (Pipeline Parallelism)
• 20. تکنیک‌های موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 21. تکنیک‌های ترکیبی موازی‌سازی
• 22. مدیریت حافظه در استقرار LLMs
• 23. فشرده‌سازی مدل‌های LLM
• 24. تکنیک‌های حذف پارامتر (Parameter Pruning)
• 25. بهینه‌سازی زمان استنتاج (Inference Time Optimization)
• 26. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها
• 27. روش‌های کانتینرسازی (Containerization) با Docker
• 28. استفاده از Kubernetes برای ارکستراسیون
• 29. مدیریت وضعیت (State Management) در استقرار
• 30. امنیت در استقرار LLMs
• 31. حفاظت در برابر حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 32. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 33. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت استراحت
• 34. پایش عملکرد و سلامت سیستم
• 35. ابزارهای مانیتورینگ (Monitoring Tools)
• 36. ثبت وقایع (Logging) و تحلیل خطا
• 37. تشخیص ناهنجاری در پاسخ‌های LLM
• 38. مقیاس‌پذیری استقرار LLMs
• 39. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 40. مدیریت بار (Load Balancing)
• 41. استقرار در محیط‌های ابری (Cloud Deployment)
• 42. استقرار در محیط‌های داخلی (On-Premises Deployment)
• 43. ارزیابی و سنجش عملکرد LLMs
• 44. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 45. تست A/B برای مقایسه مدل‌ها
• 46. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
• 47. بازآموزی (Retraining) و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 48. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها
• 49. مستندسازی فرآیندهای استقرار
• 50. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از LLMs در ایران
• 51. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه و استقرار LLMs
• 52. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های LLM
• 53. حریم خصوصی کاربران و داده‌ها
• 54. مدیریت سوگیری (Bias) در LLMs
• 55. تکنیک‌های کاهش سوگیری
• 56. تأییدپذیری (Explainability) در LLMs
• 57. کاربردهای LLMs در صنایع مختلف
• 58. کاربردها در پردازش زبان طبیعی
• 59. کاربردها در تولید محتوا
• 60. کاربردها در تحلیل داده
• 61. کاربردها در خدمات مشتری
• 62. کاربردها در آموزش و پژوهش
• 63. کاربردها در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 64. کاربردها در حوزه مالی (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 65. کاربردها در حوزه حقوقی (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 66. استفاده از LLMs برای توسعه برنامه‌های کاربردی
• 67. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 68. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 69. ابزارهای خلاصه‌سازی متن
• 70. ابزارهای ترجمه ماشینی
• 71. تولید کد و کمک به برنامه‌نویسان
• 72. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 73. استراتژی‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering)
• 74. طراحی پرامپت‌های مؤثر برای وظایف خاص
• 75. تکنیک‌های زنجیره فکری (Chain-of-Thought)
• 76. استفاده از ابزارهای خارجی (Tool Use) توسط LLMs
• 77. ادغام LLMs با پایگاه‌های دانش
• 78. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval-Augmented Generation - RAG)
• 79. بهینه‌سازی معماری RAG
• 80. مدیریت حافظه بلندمدت برای LLMs
• 81. تکنیک‌های حافظه خارجی
• 82. استقرار LLMs در پلتفرم‌های متن‌باز
• 83. استفاده از Hugging Face Transformers
• 84. استفاده از LangChain برای ارکستراسیون LLM
• 85. استفاده از LlamaIndex
• 86. معماری‌های توزیع‌شده برای LLMs
• 87. بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ برای محاسبات توزیع‌شده
• 88. مدیریت و هماهنگ‌سازی فرآیندهای توزیع‌شده
• 89. مباحث پیشرفته در معماری LLMs
• 90. ترنسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
• 91. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در LLMs
• 92. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) برای LLMs
• 93. چالش‌های آینده در استقرار LLMs
• 94. توسعه LLMs کوچک‌تر و کارآمدتر
• 95. تکنیک‌های خود-بهینه‌سازی مدل
• 96. افزایش قابلیت اطمینان و استحکام LLMs
• 97. تکنیک‌های تشخیص و اصلاح خطاهای LLM