هوشمندانه‌تر از LLMs استفاده کنید: مقیاس‌بندی Gen AI و ML-Ops و بهره‌وری هزینه

آنچه یاد خواهید گرفت:

• راه‌اندازی، پیکربندی و استقرار دقیق مدل‌های زبانی بزرگ را بیاموزید و عملکرد روان آنها را در محیط‌های تولید تضمین کنید.
• مهارت‌های عملی در ML-Ops با MLflow برای مدیریت و استقرار مؤثر مدل بدست آورید.
• تحلیل‌های هزینه-فایده را انجام دهید و برنامه‌ریزی استراتژیک را برای مدیریت اقتصادی پروژه‌های هوش مصنوعی اعمال کنید.
• آخرین تکنیک‌های بهینه‌سازی و مقیاس‌بندی LLM را برای بهبود عملکرد مدل پیاده‌سازی کنید.

پیش نیازهای دوره

• دانشجویان تنها به درک اولیه از یادگیری ماشین و تسلط به پایتون نیاز دارند. تمامی مفاهیم دیگر در طول دوره آموزش داده می‌شوند.

توضیحات دوره

به دوره جامع "استقرار هوشمندانه هوش مصنوعی: مقیاس‌پذیری LLM ،ML-Ops و بهره‌وری هزینه" خوش آمدید!

این راهنمای جامع برای تجهیز شما به دانش و مهارت‌های لازم برای استفاده و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری ماشین در دنیای واقعی طراحی شده است.

مباحث کلیدی پوشش داده شده:

اازامات پیش از استقرار:

• ارزیابی مدل: تکنیک‌هایی برای اطمینان از صحت مدل
• تنظیم عملکرد: استراتژی‌های مفید برای بهینه‌سازی عملکرد مدل (هم دقت و هم سرعت) قبل از استقرار

مدیریت پیشرفته مدل با ML-Ops:

• تسلط به MLflow: راهنمایی عملی برای راه‌اندازی و استفاده از MLflow و سرور MLflow اختصاصی ما
• تمرین عملیاتی: تمرین‌های عملی و بینش‌هایی در مورد شیوه‌های ML-Ops برای ردیابی، ارائه و استقرار مدل
• یکپارچه‌سازی سرتاسری: چگونگی ادغام ایمن این مفاهیم در خطوط لوله موجود

تکنیک‌های پیشرفته استقرار:

• استراتژی‌های کارایی: یادگیری و پیاده‌سازی دسته‌ای‌سازی پیشرفته، دسته‌های پویا و کوانتیزاسیون
• آخرین پیشرفت‌ها در بهینه‌سازی LLM: مفاهیم پیشرفته‌ای مانند Flash Attention ،Paged Attention GPTQ ،AWQ ،LoRa و موارد دیگر را پوشش خواهیم داد.
• مقیاس‌بندی نوآورانه: بررسی در تکنیک‌های پیشرفته مقیاس‌بندی مانند ZeRo و Deepspeed

اقتصاد استنتاج یادگیری ماشین:

• تحلیل هزینه-فایده: متعادل کردن اقتصاد استقرار با امکان‌سنجی فنی
• برنامه‌ریزی استراتژیک: درک تأثیر کسب و کار تصمیمات استقرار

مدیریت خوشه برای مقیاس‌پذیری:

• استقرارهای توزیع‌شده: تکنیک‌هایی برای مدیریت LLMs در سراسر خوشه‌ها
• جریان داده توزیع‌شده: یاد بگیرید چگونه داده‌ بزرگ در مقیاس وسیع را با RabbitMQ در خوشه‌ای از سرورها جابجا کنید.
• محاسبات توزیع‌شده: پیاده‌سازی فریمورک‌های مقیاس‌بندی حجم کاری هوش مصنوعی و استفاده از آنها برای تسریع استنتاج LLM بر روی چندین ماشین
• کاربردهای دنیای واقعی: راهنمایی عملی و گام‌به‌گام برای استقرار در مقیاس بزرگ

آنچه خواهید آموخت:

• استقرار با اطمینان: از راه‌اندازی محیط تا استقرار پیشرفته LLM، تجربه عملی کسب کنید که مستقیماً به سناریوهای دنیای واقعی منتقل می‌شود.
• بینش‌های استقرار استراتژیک: به تعادل بین سرعت و دقت مسلط شوید و چگونگی ناوبری اقتصاد پیچیده پروژه‌های یادگیری ماشین را بیاموزید.
• بهره‌وری هزینه و دیدگاه کسب و کار: کاهش هزینه‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی بدون فدا کردن کیفیت را درک کنید. از ادغام‌های موفق و ناموفق هوش مصنوعی درس بگیرید و بر نتایج عملی و کسب و کار محور تمرکز کنید.
• موفقیت در استقرار هوش مصنوعی: بهترین شیوه‌ها و اشتباهات رایج در ML-Ops و مقیاس‌پذیری را شناسایی کنید. خود را با بینش‌هایی برای تصمیم‌گیری آگاهانه مجهز کنید و اطمینان حاصل کنید که پروژه‌های هوش مصنوعی شما ارزش افزوده و موفقیت کسب و کار را به همراه دارند.
• تکنیک‌های پیشرفته: با آخرین بهینه‌سازی‌ها برای بهبود عملکرد و کارایی مدل، از رقبا جلوتر بمانید.
• از تئوری تا عمل: از مطالعات موردی دنیای واقعی و بینش‌های متخصصان برای درک استراتژی‌های موفق و چالش‌های رایج استفاده کنید.

این دوره برای چه کسانی است؟

• علاقه‌مندان و متخصصان هوش مصنوعی: چه در حال تعمیق تخصص خود باشید و چه تازه شروع کرده‌اید، این دوره دانش ارزشمندی را برای هر کسی که در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دخیل است، ارائه می‌دهد.
• یادگیرندگان عملی: ایده‌آل برای کسانی که به دنبال ترکیبی از دانش نظری و تجربه عملی در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ هستند.

مزایای شرکت در این دوره:

• یادگیری جامع: یک راهنمای ساختاریافته و گام‌به‌گام در پیچیدگی‌های استقرار LLM
• راهنمایی متخصصان: از متخصصان صنعت با تجربه دنیای واقعی بیاموزید.
• تجربه عملی: در تمرین‌های عملی و مطالعات موردی برای کسب مهارت‌های کاربردی شرکت کنید.

آیا آماده‌اید که در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ به یک استاد تبدیل شوید؟

• همین امروز در این دوره شرکت کنید و سفر خود را به سوی تسلط آغاز کنید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده، مهندسان نرم‌افزار و متخصصان کسب‌وکاری طراحی شده است که قصد دارند هوش مصنوعی را در عملیات خود ادغام کنند و بینش‌های عمیقی در مورد استقرار مدل‌های زبانی بزرگ با تأکید بر مقیاس‌پذیری، بهره‌وری هزینه و ML-Ops ارائه می‌دهد و آن را برای هر شرکتی که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای کسب مزیت استراتژیک است، ارزشمند می‌سازد.