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

  • جمع‌بندی دوره Course Wrap-Up

نمایش نظرات

آموزش اعتبارسنجی مدل‌های Embedding برای محیط عملیاتی (Production)
جزییات دوره
4h 18m
11
(آخرین آپدیت)
124
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده