آموزش روش‌های مقیاس‌پذیری برای سیستم‌های RAG - آخرین آپدیت

دانلود Scaling Methods for RAG Systems

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: مقیاس‌پذیری یک سیستم تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) برای محیط عملیاتی (Production)، نیازمند غلبه بر چالش‌های محاسبات توزیع‌شده، پردازش موازی و توازن بار (Load Balancing) است. در دوره «روش‌های مقیاس‌پذیری برای سیستم‌های RAG»، شما یاد می‌گیرید که چگونه راهکار RAG خود را برای آمادگی در سطح تولید مقیاس‌بندی کنید. ابتدا، اصول پردازش موازی و محاسبات توزیع‌شده با PyTorch را بررسی خواهید کرد. سپس، نحوه پیاده‌سازی توازن بار را با استفاده از AWS ECS فرا می‌گیرید. در نهایت، روش‌های بهینه‌سازی عملکرد از طریق کشینگ (Caching) و مدیریت حافظه را خواهید آموخت. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌ها و دانش لازم برای مقیاس‌بندی RAG جهت استقرار سیستم‌های قدرتمند و آماده بهره‌برداری را کسب خواهید کرد.

سرفصل ها و درس ها

مقیاس‌بندی سیستم‌های RAG Scaling RAG Systems

  • مقدمه‌ای بر مقیاس‌بندی سیستم‌های RAG Introduction to Scaling RAG Systems

  • پردازش موازی و توازن بار در سیستم‌های RAG Parallel Processing and Load Balancing in RAG Systems

  • دمو: مقیاس‌بندی سیستم RAG با AWS ECS و PyTorch - بخش اول Demo: Scaling a RAG System with AWS ECS and PyTorch - Part 1

  • دمو: مقیاس‌بندی سیستم RAG با AWS ECS و PyTorch - بخش دوم Demo: Scaling a RAG System with AWS ECS and PyTorch - Part 2

  • دمو: مقیاس‌بندی سیستم RAG با AWS ECS و PyTorch - بخش سوم Demo: Scaling a RAG System with AWS ECS and PyTorch - Part 3

نمایش نظرات

آموزش روش‌های مقیاس‌پذیری برای سیستم‌های RAG
جزییات دوره
23m
5
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
3
از 5
دارد
دارد
دارد
Axel Sirota
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Axel Sirota Axel Sirota

آکسل سیروتا دارای مدرک کارشناسی ارشد ریاضیات است که علاقه زیادی به عملیات یادگیری عمیق و یادگیری ماشین دارد. وی پس از تحقیق در زمینه احتمال ، آمار و بهینه سازی یادگیری ماشین ، در حال حاضر در JAMPP به عنوان یک مهندس تحقیق در زمینه یادگیری ماشین مشغول به کار است که از داده های مشتری برای پیش بینی دقیق در زمان واقعی پیشنهاد استفاده می کند.