توسعه هوش مصنوعی با Grok ،Qwen2.5 ،Deepseek و ChatGPT

آنچه یاد خواهید گرفت:

• مدل‌های زبان بزرگ (LLMS) و چگونگی کار آن‌ها را درک کنید.
• اپلیکیشن های مجهز به هوش مصنوعی را با استفاده از Deepseek ،Qwen2.5 و Ollama بسازید.
• نصب و راه‌اندازی Qwen 2.5 و DeepSeek به‌صورت محلی با استفاده از Ollama
• ایجاد اپلیکیشن UI که با مدل‌های زبان بزرگ مانند Qwen و Deepseek تعامل داشته باشد.
• استفاده از Ollama CLI با Qwen2.5 و Deepseek
• مهارت‌های اولیه خط فرمان (اجرا کردن اسکریپت‌ها، نصب بسته‌ها)
• تسلط به تیونینگ دقیق با Qwen2.5
• یادگیری توسعه هوش مصنوعی با Grok
• یادگیری توسعه هوش مصنوعی با ChatGPT

پیش نیازهای دوره

• یک کامپیوتر با macOS ،Windows یا Linux
• اتصال اینترنت
• اختیاری: تسلط به Python برای افزایش پیچیدگی موارد دنیای واقعی که در دوره ارائه می‌شود
• مهارت‌های ضروری خط فرمان (اجرا کردن اسکریپت‌ها، مدیریت بسته‌ها)

توضیحات دوره

از ابر رها شوید. هوش مصنوعی را با شرایط خود بسازید.

برای سال‌ها، هوش مصنوعی مبتنی بر ابر راه‌حل اصلی توسعه‌دهندگان بوده است. راحتی مدل‌های مبتنی بر API این امکان را فراهم کرده که به راحتی هوش مصنوعی را در اپلیکیشن ها ادغام کنند بدون اینکه نگران زیرساخت باشند. با این حال، این راحتی با مشکلاتی از جمله هزینه‌های بالا، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ و وابستگی به ارائه‌دهندگان سوم همراه است.

با رشد پذیرش هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان بیشتری در حال بازبینی رویکرد خود هستند و به سمت مدل‌های هوش مصنوعی خودمیزبان روی می‌آورند که به‌طور کامل بر روی دستگاه‌های محلی آن‌ها اجرا می‌شود. این تغییر فقط در مورد کاهش هزینه‌های ابری نیست. بلکه درباره کنترل کامل، عملکرد و استقلال است.

چرا توسعه‌دهندگان به هوش مصنوعی محلی روی می‌آورند؟

عملکرد بدون تأخیر

هوش مصنوعی ابری تأخیرهایی را به ارمغان می‌آورد. هر درخواست باید از طریق اینترنت منتقل شود، با سرورهای راه دور تعامل داشته باشد و نتایج را برگرداند. اجرای هوش مصنوعی به‌صورت محلی تأخیر شبکه را حذف می‌کند و اپلیکیشن های هوش مصنوعی محور را به طرز قابل توجهی سریع‌تر و پاسخگوتر می‌سازد.

حریم خصوصی و امنیت داده‌

بسیاری از صنایع به‌ویژه حوزه‌های بهداشت و درمان، مالی و حقوقی نیاز به امنیت داده‌ شدیدی دارند. ارسال اطلاعات حساس به ارائه‌دهندگان ابری خطرات حریم خصوصی را به همراه دارد. با اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به‌صورت محلی، توسعه‌دهندگان داده‌ خود را در داخل سازمان نگه می‌دارند و اطمینان حاصل می‌کنند که با مقررات امنیتی مطابقت دارند.

صرفه‌جویی در هزینه

قیمت‌گذاری هوش مصنوعی مبتنی بر ابر اغلب به‌طور غیرقابل پیش‌بینی مقیاس می‌یابد. تماس‌های API، ذخیره‌سازی و هزینه‌های پردازش می‌توانند به سرعت جمع شوند و توسعه هوش مصنوعی را گران کنند. هوش مصنوعی محلی هزینه‌های مکرر را حذف می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که با هوش مصنوعی کار کنند و تنها هزینه‌های اضافی مربوط به سرمایه‌گذاری اولیه در سخت‌افزار را پرداخت کنند.

سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی

مدل‌های هوش مصنوعی ابری به‌صورت جعبه‌های سیاه با آموزش‌های پیش‌فرض و محدودیت‌های اندک ارائه می‌شوند. توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند هوش مصنوعی تیونینگ دقیق را برای موارد خاص استفاده داشته باشند، معمولاً با محدودیت‌ها مواجه می‌شوند. مدل‌های خودمیزبان امکان سفارشی‌سازی عمیق‌تر، آموزش و بهینه‌سازی را فراهم می‌کنند.

ابزارهای کلیدی که توسعه هوش مصنوعی محلی را قدرت می‌بخشند.

برای ساخت اپلیکیشن های هوش مصنوعی بدون وابستگی به ابر، توسعه‌دهندگان به سه ابزار قدرتمند زیر روی آورده‌اند:

• Grok: مدل زبان بزرگ پیشرفته‌ای است که توسط xAI توسعه یافته و برای استدلال پیشرفته، حل مسئله و تولید دانش طراحی شده است و به توسعه‌دهندگان از طریق ادغام API به قابلیت‌های قدرتمند هوش مصنوعی دسترسی می‌دهد.
• ChatGPT: یک هوش مصنوعی گفتگوی توسعه‌یافته توسط OpenAI که قادر به تولید پاسخ‌های متنی شبیه به متن انسان در موضوعات مختلف است. با مدل‌هایی که از طریق API OpenAI در دسترس قرار دارند و به‌طور فزاینده‌ای از طریق پیاده‌سازی‌های محلی و خصوصی از طریق جایگزین‌های منبع باز و نسخه‌های تیونینگ دقیق، ChatGPT به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که ربات‌های چت، دستیارهای مجازی و سیستم‌های تولید محتوا هوشمند بسازند بدون اینکه به‌طور کامل به خدمات ابری وابسته باشند.
• Qwen 2.5: مدل زبانی قدرتمندی که برای تولید متن، اتوماسیون و استدلال طراحی شده است. برخلاف هوش مصنوعی مبتنی بر ابر، این مدل به‌طور کامل بر روی سخت‌افزار محلی اجرا می‌شود و به توسعه‌دهندگان کنترل کامل بر پردازش و اجرا را می‌دهد.
• Deepseek: مدل هوش مصنوعی کارآمدی که تکنیک‌های تقطیر را برای کاهش هزینه‌های محاسباتی در عین حفظ عملکرد بالا به کار می‌برد. این مدل برای توسعه‌دهندگانی که نیاز به هوش مصنوعی سبک و با سرعت بالا دارند، بدون نیاز به GPUs قدرتمند ایده‌آل است.
• Ollama: ابزاری ساده‌سازی‌شده برای مدیریت مدل‌ها که بارگذاری، اجرای و تیونینگ دقیق مدل‌های هوش مصنوعی به‌صورت محلی را ساده می‌کند و از اینرو ادغام روانی به پروژه‌ها فراهم می‌آورد.

ساخت هوش مصنوعی بر اساس شرایط خودتان

آیا در حال کار بر روی اتوماسیون هوشمند، دستیارهای هوش مصنوعی محور، یا تولید متن پیشرفته هستید، هوش مصنوعی محلی کنترل و انعطاف‌پذیری بی‌نظیری را ارائه می‌دهد.

توسعه‌دهندگانی که به این تغییر روی می‌آورند به دست می‌آورند:

• استقلال کامل در هوش مصنوعی: بدون وابستگی به APIs ابری یا خدمات خارجی
• حریم خصوصی و کنترل: تمام پردازش‌ها بر روی دستگاه‌های محلی انجام می‌شود و امنیت داده‌ را تضمین می‌کند.
• توسعه عملی هوش مصنوعی: تعامل مستقیم با مدل‌ها به جای وابستگی به پلتفرم‌های سوم
• قابلیتی‌های بهینه‌سازی: توانایی تیونینگ دقیق مدل‌های هوش مصنوعی برای عملکرد و کارایی
• برنامه‌ریزی بدون هزینه‌ها: استفاده از هوش مصنوعی دیگر وابسته به مدل‌های قیمت‌گذاری به ازای مصرف نیست.

با تکامل چشم‌انداز هوش مصنوعی، هوش مصنوعی محلی تنها یک گزینه نیست، بلکه آینده است. با درک چگونگی پیاده‌سازی، بهینه‌سازی و ساخت با مدل‌های خودمیزبان، توسعه‌دهندگان می‌توانند از محدودیت‌های ابری رها شده و پتانسیل کامل هوش مصنوعی را آزاد کنند.

آماده‌اید هوش مصنوعی را به دست خود بگیرید؟ بیایید آغاز کنیم!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان نرم‌افزار که به دنبال توسعه اپلیکیشن های با استفاده از LLMهای محلی مانند Qwen و DeepSeek هستند
• توسعه‌دهندگان فول‌استک که می‌خواهند مدل‌های LLM را به وب اپلیکیشن ها ادغام کنند.
• دانشجویان و محققانی که در حال بررسی اجرای مدل‌های هوش مصنوعی محلی هستند.
• برنامه‌نویسان Python که به دنبال ادغام هوش مصنوعی در پروژه‌های خود هستند.
• مبتدیان AI/ML که خواهان کسب تجربه عملی در توسعه هوش مصنوعی هستند.