دوره استقرار و مدیریت سرورهای LLM با استفاده از MSSQL، OAuth 2.0 و ادغام ChatGPT همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار و مدیریت سرورهای LLM با استفاده از MSSQL، OAuth 2.0 و ادغام ChatGPT

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های داده

موضوع میانی: مدیریت و عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های داده
• 2. مفاهیم پایه‌ای مدیریت داده در سیستم‌های سازمانی
• 3. معرفی پایگاه داده رابطه‌ای و اصول طراحی آن
• 4. کاربرد MSSQL در مدیریت داده‌های حجیم
• 5. آشنایی با مفاهیم کلیدی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 6. معماری و اجزای اصلی مدل‌های زبان بزرگ
• 7. انواع مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 8. مقدمه‌ای بر LLMOps: عملیات مدل‌های زبان بزرگ
• 9. اهمیت LLMOps در چرخه حیات مدل‌های زبان
• 10. اصول کلیدی در مدیریت و عملیات LLMs
• 11. استقرار مدل‌های زبان بزرگ در محیط عملیاتی
• 12. زیرساخت‌های مورد نیاز برای اجرای LLMs
• 13. مدیریت منابع محاسباتی برای LLMOps
• 14. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری LLMs
• 15. نظارت و پایش عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
• 16. جمع‌آوری و مدیریت داده‌های آموزشی و ارزیابی
• 17. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده برای LLMs
• 18. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان
• 19. ارزیابی و سنجش کیفیت مدل‌های زبان بزرگ
• 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 21. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در LLMOps
• 22. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای مدل‌های زبان
• 23. اتوماسیون فرآیندهای استقرار و به‌روزرسانی
• 24. امنیت در استقرار و مدیریت LLMs
• 25. اصول احراز هویت و مجوزدهی در سیستم‌ها
• 26. معرفی OAuth 2.0 به عنوان استاندارد مجوزدهی
• 27. کاربرد OAuth 2.0 در ادغام سرویس‌ها
• 28. پیاده‌سازی OAuth 2.0 در محیط عملیاتی
• 29. مدیریت توکن‌ها و چرخه حیات آن‌ها
• 30. فریم‌ورک‌های امنیتی برای LLMOps
• 31. آشنایی با ChatGPT و قابلیت‌های آن
• 32. ادغام ChatGPT با سیستم‌های سازمانی
• 33. استفاده از APIهای ChatGPT
• 34. مدیریت ارتباط با سرویس ChatGPT
• 35. پردازش زبان طبیعی با استفاده از ChatGPT
• 36. تولید متن و پاسخ‌دهی با ChatGPT
• 37. کاربردهای ChatGPT در اتوماسیون وظایف
• 38. مدیریت مکالمات با ChatGPT
• 39. تنظیم پارامترهای ChatGPT برای نتایج مطلوب
• 40. روش‌های سفارشی‌سازی ChatGPT
• 41. مدیریت هزینه‌ها و استفاده بهینه از ChatGPT
• 42. قوانین و مقررات استفاده از سرویس‌های مدل زبان
• 43. استانداردهای حاکم بر داده و مدل‌های هوش مصنوعی
• 44. اصول حاکمیت داده در LLMOps
• 45. مدیریت ریسک در استقرار LLMs
• 46. برنامه‌ریزی بازیابی فاجعه برای سیستم‌های LLM
• 47. مستندسازی در LLMOps
• 48. اصول مستندسازی فنی برای مدل‌های زبان
• 49. ایجاد راهنماها و مستندات کاربری
• 50. مدیریت دانش در تیم‌های LLMOps
• 51. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
• 52. فرهنگ سازمانی در پذیرش LLMOps
• 53. چالش‌های پیاده‌سازی LLMOps در سازمان‌ها
• 54. مطالعات موردی موفق در LLMOps
• 55. آینده LLMOps و روندهای نوظهور
• 56. توسعه پایدار در LLMOps
• 57. اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
• 58. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبان
• 59. حفاظت از داده‌های حساس در LLMs
• 60. قوانین حریم خصوصی و LLMOps
• 61. استراتژی‌های مهاجرت به سیستم‌های جدید LLM
• 62. ارزیابی فناوری‌های نوین در LLMOps
• 63. مدیریت چرخه عمر محصول نرم‌افزاری
• 64. اصول مهندسی قابلیت اطمینان سایت (SRE)
• 65. کاربرد SRE در LLMOps
• 66. مدیریت عملکرد و پایداری سیستم‌ها
• 67. بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری برای LLMs
• 68. استفاده از کانتینرسازی (Docker) و ارکستراسیون (Kubernetes)
• 69. مدیریت پایگاه داده MSSQL در محیط ابری
• 70. امنیت پایگاه داده MSSQL
• 71. پشتیبان‌گیری و بازیابی در MSSQL
• 72. مانیتورینگ و بهینه‌سازی پایگاه داده MSSQL
• 73. طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر برای LLMs
• 74. مدیریت داده‌های سری زمانی در LLMOps
• 75. تحلیل داده‌های عملیاتی برای بهبود مدل‌ها
• 76. استفاده از ابزارهای تحلیل داده در LLMOps
• 77. روش‌های پیش‌بینی و پیش‌گیری از خطا در LLMs
• 78. مدیریت و پیکربندی سرویس‌های شبکه
• 79. امنیت شبکه‌های ارتباطی در LLMOps
• 80. اصول رمزنگاری در انتقال داده‌ها
• 81. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح مجوز
• 82. طراحی سیستم‌های گزارش‌دهی و داشبورد
• 83. ارتباط مؤثر با ذینفعان در پروژه‌های LLM
• 84. مدیریت انتظارات و ارائه نتایج
• 85. فرهنگ داده‌محور در سازمان
• 86. اصول مدیریت پروژه در حوزه LLMOps
• 87. برنامه‌ریزی منابع و زمان‌بندی
• 88. مدیریت ریسک پروژه و راهکارهای مقابله
• 89. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) در LLMOps
• 90. توسعه ابزارهای داخلی برای LLMOps
• 91. خودکارسازی تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 92. مدیریت و مانیتورینگ لاگ‌ها در سیستم‌های LLM
• 93. اصول مهندسی داده برای LLMs
• 94. جمع‌آوری و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)
• 95. مدیریت مخزن داده (Data Lake) برای LLMs
• 96. استفاده از ابزارهای BI (Business Intelligence)
• 97. تحلیل آماری در LLMOps
• 98. تصمیم‌گیری داده‌محور با استفاده از LLMs
• 99. پایداری و نگهداری سیستم‌های LLM
• 100. به‌روزرسانی‌های امنیتی و پچ‌ها