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

🎓 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

📋 سرفصل‌های دوره

• 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