اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی عملیات مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز (Open Source LLMOps)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی عملیات مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز (Open Source LLMOps)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)
• 2. اصول مهندسی نرم‌افزار در LLMOps
• 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 4. معماری مدل‌های زبان بزرگ
• 5. چارچوب‌های متن‌باز برای LLMs
• 6. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد
• 7. مراحل چرخه حیات مدل زبان بزرگ
• 8. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 9. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش LLMs
• 10. تکنیک‌های افزایش داده برای LLMs
• 11. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 12. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
• 15. معیارهای ارزیابی LLMs
• 16. کتابخانه‌ها و ابزارهای ارزیابی
• 17. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
• 18. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
• 19. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌ها (Model Registry)
• 20. استقرار مدل‌های زبان بزرگ (Model Deployment)
• 21. استراتژی‌های استقرار
• 22. راه‌اندازی مدل در محیط عملیاتی
• 23. مقیاس‌پذیری زیرساخت LLMOps
• 24. مدیریت منابع محاسباتی
• 25. بهینه‌سازی هزینه در LLMOps
• 26. نظارت بر مدل‌های در حال اجرا (Monitoring)
• 27. تشخیص انحراف مدل (Model Drift Detection)
• 28. مدیریت بازخورد کاربران
• 29. بهبود مستمر مدل‌ها
• 30. بازآموزی (Retraining) مدل‌ها
• 31. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 32. امنیت در LLMOps
• 33. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 34. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 35. حریم خصوصی در LLMs
• 36. اصول اخلاقی در LLMOps
• 37. سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ
• 38. کاهش سوگیری در LLMs
• 39. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 40. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
• 41. کاربرد LLMOps در صنایع مختلف
• 42. LLMOps در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 43. LLMOps در تولید محتوا
• 44. LLMOps در تحلیل داده‌ها
• 45. LLMOps در خدمات مشتری
• 46. LLMOps در توسعه نرم‌افزار
• 47. ابزارهای متن‌باز برای LLMOps
• 48. معرفی Docker و Kubernetes در LLMOps
• 49. استفاده از MLflow در LLMOps
• 50. کاربرد Kubeflow در LLMOps
• 51. معرفی Ray در LLMOps
• 52. استفاده از FastAPI برای API مدل‌ها
• 53. مدیریت پایپ‌لاین‌ها با Airflow
• 54. پیاده‌سازی CI/CD برای LLMs
• 55. تست خودکار در LLMOps
• 56. استفاده از GitOps در LLMOps
• 57. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 58. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 59. هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI) در LLMOps
• 60. شفافیت در مدل‌های زبان بزرگ
• 61. ارتباط با ذینفعان در LLMOps
• 62. مستندسازی در LLMOps
• 63. آموزش تیم‌ها در زمینه LLMOps
• 64. آینده LLMOps
• 65. نوآوری‌ها در LLMOps
• 66. چالش‌های پیش روی LLMOps
• 67. مقایسه چارچوب‌های مختلف LLMOps
• 68. اصول طراحی سیستم‌های LLMOps
• 69. بهینه‌سازی تأخیر (Latency) در LLMOps
• 70. مدیریت حافظه در LLMOps
• 71. استفاده از GPU و TPU در LLMOps
• 72. پایپ‌لاین‌های داده در LLMOps
• 73. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) در LLMOps
• 74. پردازش آنی (Real-time Processing) در LLMOps
• 75. استانداردسازی فرآیندها در LLMOps
• 76. مدیریت دانش در LLMOps
• 77. یادگیری تقویتی در LLMOps
• 78. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 79. LLMs در خلاصه‌سازی متن
• 80. LLMs در پاسخگویی به سؤالات
• 81. LLMs در تحلیل احساسات
• 82. LLMs در تولید کد
• 83. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در LLMs
• 84. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 85. بهینه‌سازی Prompt ها
• 86. ارزیابی Prompt ها
• 87. ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM
• 88. طراحی رابط کاربری برای LLM ها
• 89. تست A/B برای مدل‌ها
• 90. مدیریت خطا در LLMOps
• 91. پشتیبانی فنی برای LLM ها
• 92. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 93. LLMOps برای مدل‌های چندوجهی
• 94. اخلاق در توسعه LLMs چندوجهی
• 95. آینده شغلی در حوزه LLMOps
• 96. مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصان LLMOps
• 97. مطالعات موردی موفق در LLMOps
• 98. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های LLMOps
• 99. برنامه‌ریزی استراتژیک برای LLMOps
• 100. مدیریت ریسک در LLMOps