نحوه استفاده از کوپنها:
MONTH01 -> پنجمین روز ماه
MONTH02 -> پانزدهمین روز ماه
MONTH03 -> بیست و پنجمین روز ماه
به عنوان مثال JANUARY01, JANUARY02, JANUARY03
برای تخفیفهای فوری..
آیا آمادهاید تا مهارتهای خود در زمینه هوش مصنوعی مولد و مدلهای زبانی بزرگ (LLM) را به سطح آماده برای تولید (Production-ready) برسانید؟ این دوره جامع و عملی LLMOps برای توسعهدهندگان، دانشمندان داده، مهندسان MLOps و علاقهمندان به AI طراحی شده است که میخواهند اپلیکیشنهای LLM مقیاسپذیر را بسازند، مدیریت کنند و مستقر نمایند و از ابزارهای پیشرفته و فناوریهای مدرن Cloud-native استفاده کنند.
در این دوره، یاد میگیرید چگونه شکاف بین ساخت اپلیکیشنهای قدرتمند LLM و استقرار آنها در محیطهای واقعی تولید را با استفاده از GitHub، Jenkins، Docker، Kubernetes، FastAPI، سرویسهای ابری (AWS و GCP) و خطوط لوله CI/CD پر کنید.
ما چندین پروژه جامع End-to-End را بررسی خواهیم کرد که نحوه عملیاتی کردن HuggingFace Transformers، مدلهای Fine-tuned و استقرار Groq API را به همراه مانیتورینگ عملکرد با Prometheus، Grafana و SonarQube نشان میدهد. همچنین یاد میگیرید چگونه زیرساخت و ارکستراسیون را با استفاده از Kubernetes (Minikube, GKE)، AWS Fargate و Google Artifact Registry (GAR) مدیریت کنید.
آنچه خواهید آموخت:
آشنایی با LLMOps و چالشهای محیط تولید
درک چالشهای استقرار LLMها و نحوه گسترش اصول MLOps به LLMOps. یادگیری بهترین روشها برای مقیاسبندی و نگهداری بهینه این مدلها.
کنترل نسخه و مدیریت سورس کد
راهاندازی و مدیریت مخازن کد با Git و GitHub، ادغام Pull Requestها، استراتژیهای Branching و گردش کارهای پروژه.
خط لوله CI/CD با Jenkins و GitHub Actions
اتوماسیون خطوط لوله آموزش، تست و استقرار با استفاده از Jenkins، GitHub Actions و AWS runners سفارشی برای تسریع در تحویل مدل.
استفاده از FastAPI برای استقرار LLM
بستهبندی و ارائه سرویسهای LLM با استفاده از FastAPI و استقرار نقاط انتهایی (Endpoints) استنتاج با مدیریت صحیح خطا، امنیت و لاگگیری.
یکپارچهسازی Groq و HuggingFace
اتصال به Groq API برای استنتاج فوقسریع LLM. استفاده از مدلهای HuggingFace، Fine-tuning و گزینههای میزبانی برای استقرار مدلهای زبانی سفارشی.
کانتینرسازی و بررسی کیفیت
یاد بگیرید چگونه اپلیکیشنهای LLM خود را با Docker کانتینرساز کنید. تضمین کیفیت و قابلیت نگهداری کد با استفاده از SonarQube و سایر ابزارهای تحلیل استاتیک.
استقرار ابری (AWS و GCP)
استقرار اپلیکیشنها با استفاده از AWS Fargate، GCP GKE و یکپارچهسازی با GAR (Google Artifact Registry). یادگیری مدیریت Secrets، ذخیرهسازی و مقیاسپذیری.
دیتابیسهای برداری و جستجوی معنایی
کار با دیتابیسهای برداری مانند FAISS، Weaviate یا Pinecone برای پیادهسازی جستجوی معنایی و خطوط لوله RAG (Retrieval-Augmented Generation).
مانیتورینگ و مشاهدهپذیری
مانیتورینگ سیستمهای LLM با استفاده از Prometheus و Grafana و تضمین سلامت سیستم با لاگگیری، هشدارها و داشبوردها.
Kubernetes و Minikube
ارکستراسیون کانتینرها و مقیاسبندی بارهای کاری LLM با استفاده از Kubernetes، هم به صورت محلی با Minikube و هم در ابر با استفاده از GKE.
چه کسانی باید ثبتنام کنند؟
مهندسان MLOps و DevOps که به دنبال ورود به حوزه استقرار LLM هستند
دانشمندان داده و مهندسان ML که میخواهند راهکارهای LLM خود را به محصول تبدیل کنند
توسعهدهندگان Backend که هدفشان تسلط بر استقرار مقیاسپذیر AI است
هر کسی که به تلاقی LLMs، MLOps، DevOps و Cloud علاقهمند است
تکنولوژیهای پوشش داده شده:
Git, GitHub, Jenkins, Docker, FastAPI, Groq, HuggingFace, SonarQube, AWS Fargate, AWS Runner, GCP, Google Kubernetes Engine (GKE), Google Artifact Registry (GAR), Minikube, Vector Databases, Prometheus, Grafana, Kubernetes و موارد دیگر.
در پایان این دوره، شما تجربه عملی در استقرار، مانیتورینگ و مقیاسبندی اپلیکیشنهای LLM با زیرساختهای سطح تولید را خواهید داشت که به شما برتری رقابتی در ساخت سیستمهای هوش مصنوعی واقعی میدهد.
برای ارتقای مسیر LLMOps خود آماده شوید! همین حالا ثبتنام کنید و آینده هوش مصنوعی مولد را بسازید.
KRISHAI Technologies Private Limited
مهندس هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
Sudhanshu Gusain
مدرس علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
نمایش نظرات