آموزش MLOps و ارکستراسیون خط لوله داده (Data Pipeline) برای سیستم‌های هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

مقدمه Introduction

• پیش‌نیازها Prerequisites

• اهمیت MLOps Importance of MLOps

1. نیاز به MLOps 1. The Need for MLOps

• چرخه حیات MLOps The MLOps lifecycle

• ردیابی مصنوعات در MLOps Tracking artifacts in MLOps

• توسعه چابک (Agile) و DevOps Agile development and DevOps

• آشنایی با MLOps Introducing MLOps

2. MLOps با استفاده از MLflow 2. MLOps with MLflow

• نسخه‌های مختلف مدل و پیش‌بینی‌ها با استفاده از مدل‌های ثبت شده Multiple model versions and predictions using registered models

• معرفی MLflow Introducing MLflow

• ردیابی اجرای مدل و ثبت مدل Track a model run and register a model

• نصب MLflow و آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین Install MLflow and prepare data for machine learning

3. LLMOps برای مدل‌های زبانی بزرگ 3. LLMOps for Large Language Models

• آشنایی با LLMOps Introducing LLMOps

• استقرار و عملیات مدل‌های LLM LLM model deployment and operations

• مزایا، بهترین روش‌ها و ملاحظات LLMOps Benefits, best practices, and considerations for LLMOps

• توسعه و ارزیابی مدل LLM LLM model development and evaluation

• مقایسه LLMOps در مقابل MLOps LLMOps vs. MLOps

4. خط لوله‌های ارکستراسیون داده 4. Data Orchestration Pipelines

• بهترین روش‌ها، بایدها و نبایدهای خط لوله ارکستراسیون داده Data orchestration pipeline best practices and dos and don'ts

• اجزای یک خط لوله ارکستراسیون داده Components of a data orchestration pipeline

• بررسی دقیق اجزای خط لوله Detailed overview of pipeline components

جمع‌بندی Conclusion

• خلاصه و مطالعه بیشتر Summary and further study