آموزش تست‌های عملی مانیتورینگ و تلمتری LLM - آخرین آپدیت

دانلود LLM Monitoring & Telemetry: Practice Tests new

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: تست‌های عملی مانیتورینگ و تلمتری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای بررسی لاگ‌ها، متریک‌ها، ردیابی (Tracing)، مشاهده‌پذیری (Observability)، رانش (Drift)، ایمنی و سیستم‌های عملیاتی. مبانی مانیتورینگ LLM، لاگ‌ها، متریک‌ها و ردیابی‌ها درک مفاهیم SLI، SLO و مفاهیم قابلیت اطمینان سیستم نحوه ردیابی عملکرد، تأخیر (Latency) و سلامت سیستم تشخیص مشکلاتی مانند رانش مدل، خطاها و افت عملکرد مانیتورینگ هزینه، میزان استفاده و تکنیک‌های بهینه‌سازی مانیتورینگ ایمنی، سوگیری و کیفیت در سیستم‌های LLM پیش‌نیازها: درک ابتدایی از LLMها یا مفاهیم هوش مصنوعی آشنایی با نرم‌افزارها یا برنامه‌های وب (مفید است اما الزامی نیست) دانش پایه پایتون یا برنامه‌نویسی یک امتیاز مثبت است علاقه‌مندی به سیستم‌های هوش مصنوعی، مانیتورینگ و سیستم‌های عملیاتی (Production) بدون نیاز به تجربه پیشرفته در DevOps یا MLOps

دوره «تست‌های عملی مانیتورینگ و تلمتری LLM» یک دوره جامع است که برای کمک به یادگیرندگان جهت تسلط بر مفاهیم ضروری مانیتورینگ، مشاهده‌پذیری و ارزیابی در سطح عملیاتی برای سیستم‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) طراحی شده است. در برنامه‌های مدرن هوش مصنوعی، ساخت مدل کافی نیست؛ درک نحوه عملکرد آن در محیط‌های واقعی به همان اندازه اهمیت دارد. این دوره بر دانش کاربردی از طریق تست‌های ساختاریافته چهارگزینه‌ای (MCQ) تمرکز دارد.

شما درک عمیقی از نحوه مانیتورینگ سیستم‌های LLM در دنیای واقعی با استفاده از لاگ‌ها، متریک‌ها، ردیابی‌ها و خط لوله‌های تلمتری به دست خواهید آورد. این دوره همچنین مفاهیم کلیدی قابلیت اطمینان مانند SLIها، SLOها و SLAها را پوشش می‌دهد که برای حفظ عملکرد سیستم در محیط‌های عملیاتی حیاتی هستند.

علاوه بر این، موضوعات پیشرفته‌ای مانند ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing)، مدیریت حوادث، بهینه‌سازی هزینه و استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار مورد بررسی قرار می‌گیرد. همچنین خواهید آموخت که چگونه رانش مدل (Model Drift)، رانش داده‌ها، توهمات (Hallucinations)، سوگیری و مشکلات ایمنی را در خروجی‌های LLM شناسایی کنید. این مفاهیم برای تضمین کیفیت و قابل اعتماد بودن سیستم‌های هوش مصنوعی ضروری هستند.

حوزه‌های کلیدی یادگیری عبارتند از:

مبانی مشاهده‌پذیری LLM و سیستم‌های مانیتورینگ
مفاهیم متریک‌ها، لاگ‌گذاری و ردیابی توزیع‌شده
مانیتورینگ عملکرد شامل تأخیر، نرخ تراکم (Throughput) و مقیاس‌پذیری
مهندسی قابلیت اطمینان با استفاده از SLI، SLO و SLA
استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه و مدیریت منابع
مانیتورینگ ایمنی، تشخیص سوگیری و کیفیت مدل
مشاهده‌پذیری در سطح سازمانی و بهترین روش‌های عملیاتی (Production)

این دوره برای مهندسان هوش مصنوعی، متخصصان یادگیری ماشین، حرفه‌ای‌های DevOps و دانشجویانی که برای مصاحبه‌ها یا نقش‌های طراحی سیستم LLM در دنیای واقعی آماده می‌شوند، ایده‌آل است. با تمرین این تست‌های ساختاریافته، یادگیرندگان هم درک مفهومی و هم آمادگی عملی خود را برای سیستم‌های هوش مصنوعی در سطح صنعتی تقویت خواهند کرد.

تمرین ها و آزمونها

تست‌های عملی Practice Tests

مبانی مانیتورینگ و تلمتری LLM Fundamentals of LLM Monitoring & Telemetry
پایه‌های متریک‌ها، لاگ‌گذاری و تلمتری Metrics, Logging & Telemetry Foundations
ردیابی توزیع‌شده و مشاهده‌پذیری Distributed Tracing & Observability
مانیتورینگ عملکرد، قابلیت اطمینان و هزینه Performance, Reliability & Cost Monitoring
مانیتورینگ کیفیت، ایمنی و رانش Quality, Safety & Drift Monitoring
مانیتورینگ سازمانی و مشاهده‌پذیری پیشرفته Enterprise Monitoring & Advanced Observability