آموزش MLOps و LLMOps: استقرار و مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی در محیط عملیاتی - آخرین آپدیت

عملیاتی کردن خط لوله‌های هوش مصنوعی (CI/CD, CT/CD, Versioning) Operationalizing AI Pipelines (CI/CD, CT/CD, Versioning)

• معماری CI/CD در ML/LLM: تفاوت با DevOps ML/LLM CI/CD Architecture: How It's Different from DevOps

• خودکارسازی فرآیند Build ← Test ← Deploy برای خط لوله‌های ML Automating Build → Test → Deploy for ML Pipelines

• یکپارچه‌سازی اعتبارسنجی مدل و داده در CI/CD Integrating Model & Data Validation into CI/CD

• نسخه‌بندی معنایی برای مدل‌ها، پرامپت‌ها و مجموعه‌داده‌ها Semantic Versioning for Models, Prompts, & Datasets

• ثبت‌کننده‌های مدل: MLflow، W&B و سیستم‌های سفارشی Model Registries: MLflow, W&B, and Custom Systems

• بازگشت به عقب و ردیابی اصالت برای ایمنی آزمایش‌ها Rollbacks & Lineage Tracking for Experiment Safety

• چرا محیط‌های ML دچار انحراف (Drift) می‌شوند؟ Why ML Environments Drift

• تولیدپذیری با Docker، Conda، Lockfiles و Hashها Reproducibility with Docker, Conda, Lockfiles, and Hashes

• ارتقای محیط‌ها از Dev ← Staging ← Production Promoting Environments Across Dev → Staging → Production

مبانی LLMOps: بافتار، پرامپت‌ها و بهینه‌سازی استنتاج LLMOps Fundamentals: Context, Prompts, Inference Optimization

• طراحی پنجره‌های بافتار (Context Windows) کارآمد Designing Efficient Context Windows

• پرامپت‌های ساختاریافته برای قابلیت اطمینان و قطعیت Structured Prompts for Reliability & Determinism

• تکنیک‌های کاهش توهم از طریق مهندسی پرامپت Techniques to Reduce Hallucination via Prompt Engineering

• درک بودجه تأخیر و عوامل هزینه توکن Understanding Latency Budgets & Token Cost Drivers

• دسته‌بندی (Batching)، کشینگ، استریمینگ و فشرده‌سازی Batching, Caching, Streaming, Compression

• انتخاب مدل: API در مقابل مدل‌های محلی Model Choices: API vs Local Models

• ثبت انواع پرامپت با استفاده از W&B/Mlflow Logging Prompt Variants with W&B/Mlflow

• رهگیری تغییرات در پاسخ‌های پرامپت Tracking Prompt-Response Deltas

• ارزیابی علمی انواع پرامپت‌ها Scientific Evaluation of Prompt Variants

ارزیابی: از احساسات تا معیارهای دقیق Evaluation: From Vibes to Metrics

• ساخت داده‌های ارزیابی واقع‌گرایانه Constructing Realistic Evaluation Data

• نمونه‌برداری از حالت‌های مرزی و شکست Sampling Edge Cases & Failure Modes

• اجتناب از سوگیری در داده‌های تست Avoiding Bias in Test Data

• طراحی پرامپت‌های ارزیاب Designing Evaluator Prompts

• امتیازدهی بر اساس ثبات، مرتبط بودن و صحت Scoring for Consistency, Relevance, Correctness

• محدودیت‌های امتیازدهی خودکار Limits of Automated Scoring

• محرک‌های ارزیابی در طول استقرار Evaluation Triggers During Deployment

• گیت‌های کیفیت و آستانه‌های انتشار Quality Gates & Release Thresholds

• تحلیل داشبوردهای ارزیابی برای آمادگی انتشار Reading Evaluation Dashboards for Release Readiness

قابلیت مشاهده و ردیابی برای هوش مصنوعی عملیاتی Observability & Tracing for Production AI

• ثبت پرامپت‌ها، پاسخ‌ها و متادیتا Logging Prompts, Responses, and Metadata

• مقایسه آزمایش‌ها در نسخه‌های مختلف Comparing Experiments Across Versions

• رهگیری معیارهای استنتاج (Inference Metrics) Tracking Inference Metrics

• چگونه زنجیره‌ها و عامل‌ها (Agents) دچار خطا می‌شوند؟ How Chains and Agents Break

• استفاده از Phoenix برای ردیابی مراحل اجرا Using Phoenix to Trace Execution Steps

• شناسایی محرک‌های توهم و گلوگاه‌ها Identifying Hallucination Triggers and Bottlenecks

• انحراف داده در مقابل انحراف رفتاری Data Drift vs Behavioral Drift

• داشبوردهای انحراف و سیستم هشدار Drift Dashboards & Alerting

• زمان بازآموزی یا به‌روزرسانی خط لوله When to Retrain or Update the Pipeline