سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی عملیات مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز (Open Source LLMOps)

کتاب مهندسی عملیات مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز (Open Source LLMOps)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 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

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.