لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش اعتبارسنجی مدلهای Embedding برای محیط عملیاتی (Production)
- آخرین آپدیت
دانلود Validate LLM Embeddings for Production Use
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
مهارتهای حیاتی مورد نیاز برای اعتبارسنجی و استقرار مدلهای Embedding در محیطهای عملیاتی را بیاموزید. این دوره کاربردی به شما آموزش میدهد تا سیستمهای جستجوی معنایی (Semantic Search) را با استفاده از ابزارهای استاندارد صنعت از جمله sentence-transformers، FAISS و UMAP به صورت سیستماتیک ارزیابی کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه Embeddingها را تولید کنید، ایندکسهای برداری کارآمد بسازید و کیفیت بازیابی را از طریق معیارهای کمی Recall اعتبارسنجی کنید. از طریق سناریوهای واقعی، با بصریسازی دادههای با ابعاد بالا، شناسایی خوشههای غیرعادی و اجرای گردش کارهای پاکسازی دادهها، مشکلات کیفیت Embedding را عیبیابی خواهید کرد. این دوره با ارزیابی مدل در محیط عملیاتی به پایان میرسد، جایی که چندین مدل Embedding را از نظر دقت، تأخیر (Latency) و هزینه بنچمارک میکنید تا توصیههای استقرار مبتنی بر داده ارائه دهید. هر ماژول شامل آزمایشگاههای عملی با نمرهدهی AI بر اساس سناریوهای تجاری واقعی از حوزههای تجارت الکترونیک، تجمیع اخبار و فناوریهای حقوقی است. در پایان، شما تخصص عملی لازم برای انتقال سیستمهای Embedding از مرحله نمونه اولیه (Prototype) به تولید را کسب کرده و تعادل بین توازن عملکرد و طراحی استراتژیهای مانیتورینگ برای سیستمهای مستقر را خواهید آموخت.
این دوره برای مهندسان ML، دانشمندان داده و معماران AI که در استقرار و بهینهسازی سیستمهای جستجوی معنایی در مقیاس بزرگ فعالیت میکنند، طراحی شده است. اگر با مدلهای Embedding، ایندکسینگ FAISS و برنامههای LLM کار میکنید، این دوره به شما میآموزد که چگونه مدلها را برای محیط عملیاتی اعتبارسنجی و بهینه کنید. این دوره برای متخصصانی که درک پایهای از پایتون و یادگیری ماشین دارند و به دنبال ارتقای مهارتهای خود در ساخت سیستمهای AI مقیاسپذیر و با کارایی بالا هستند، ایدهآل است.
قبل از شروع این دوره، زبانآموزان باید درک پایهای از برنامهنویسی پایتون، تجربه کار با آرایههای NumPy و آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین داشته باشند. دانش در مورد سیستمهای جستجوی معنایی و Embeddingهای برداری مفید خواهد بود. اگرچه تجربه قبلی با ابزارهایی مانند FAISS و UMAP الزامی نیست، اما درک مفاهیم پایه دستکاری دادهها و تکنیکهای مدل Embedding سودمند خواهد بود.
در پایان این دوره، شما تخصص عملی برای اعتبارسنجی، استقرار و بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ در محیطهای عملیاتی را خواهید داشت. با تجربه عملی و درک عمیق از عملکرد، هزینه و مقیاسپذیری، شما برای مقابله با چالشهای دنیای واقعی و ساخت برنامههای LLM منعطف و کارآمد تجهیز خواهید شد. چه هدف شما بهبود کارایی سیستم باشد و چه سادهسازی گردش کارهای استقرار، این دوره شما را قادر میسازد تا با اطمینان، LLMها را در مقیاس بزرگ عملیاتی کنید.
سرفصل ها و درس ها
مبانی Embedding و اعتبارسنجی جستجوی برداری
Embedding Fundamentals and Vector Search Validation
خوشآمدگویی به اعتبارسنجی Embedding
Welcome to Embedding Validation
تولید Embeddingها با Sentence Transformers
Generating Embeddings with Sentence-Transformers
ساخت ایندکسهای FAISS برای جستجوی شباهت
Building FAISS Indices for Similarity Search
اعتبارسنجی Recall با مجموعههای پرسوجوی تست
Validating Recall with Test Query Sets
بصریسازی Embeddingها و شناسایی ناهنجاریها
Visualizing Embeddings and Detecting Anomalies
مبانی UMAP برای بصریسازی Embedding
UMAP Fundamentals for Embedding Visualization
شناسایی خوشههای ناهنجار و دادههای پرت
Identifying Anomalous Clusters and Outliers
گردش کارهای پاکسازی دادهها بر اساس تحلیل خوشهای
Data Cleanup Workflows from Cluster Analysis
ارزیابی مدل عملیاتی و برنامهریزی استقرار
Production Model Evaluation and Deployment Planning
بنچمارک تأخیر استنتاج در مقیاس بزرگ
Benchmarking Inference Latency at Scale
تحلیل هزینه: محاسبات، ذخیرهسازی و قیمتگذاری API
Cost Analysis: Compute, Storage, and API Pricing
ساخت چارچوبهای مقایسه مدل
Building Model Comparison Frameworks
نمایش نظرات