آموزش بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) برای سرعت و پایداری - آخرین آپدیت

دانلود Optimizing GenAI Systems for Speed and Stability

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: سیستم‌های هوش مصنوعی مولد در محیط عملیاتی با چالش‌های منحصر به فردی مانند افزایش تاخیر (Latency)، هزینه‌های پیش‌بینی‌ناپذیر و خطاهای پایداری مواجه هستند. در این دوره آموزشی با عنوان «بهینه‌سازی سیستم‌های GenAI برای سرعت و پایداری»، شما پایه‌ای عملی برای تبدیل اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی به نسخه‌های آماده بهره‌برداری (Production-ready) کسب خواهید کرد. ابتدا یاد می‌گیرید که چگونه گلوگاه‌های عملکردی را در مراحل پیش‌پردازش، استنتاج (Inference) و بازیابی (Retrieval) در خط لوله GenAI شناسایی کنید. سپس، استراتژی‌های بهینه‌سازی شامل کوانتیزاسیون (Quantization)، دسته‌بندی (Batching) و حافظه پنهان (Caching) را برای بهبود سرعت، نرخ پردازش و کاهش هزینه‌ها بررسی خواهید کرد. در نهایت، نحوه اعمال الگوهای تاب‌آوری مانند تلاش مجدد (Retries)، جایگزین‌ها (Fallbacks) و مدارشکن‌ها (Circuit Breakers) را در کنار استراتژی‌های استقرار مقیاس‌پذیر خواهید آموخت. در پایان این دوره، شما مهارت‌ها و دانش لازم برای بهینه‌سازی سیستم‌های GenAI را خواهید داشت تا اپلیکیشن‌هایی سریع‌تر، پایدارتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر توسعه دهید.

سرفصل ها و درس ها

شناسایی گلوگاه‌های عملکردی Identifying Performance Bottlenecks

  • معرفی دوره Course Introduction

  • درک عملکرد سیستم‌های GenAI Understanding GenAI System Performance

  • عیب‌یابی گلوگاه‌های پیش‌پردازش Diagnosing Preprocessing Bottlenecks

  • تحلیل گلوگاه‌های استنتاج Analyzing Inference Bottlenecks

  • تشخیص گلوگاه‌های بازیابی Detecting Retrieval Bottlenecks

بهینه‌سازی برای سرعت، نرخ پردازش و هزینه Optimizing for Speed, Throughput, and Cost

  • معرفی استراتژی‌های بهینه‌سازی Introducing Optimization Strategies

  • اعمال تکنیک‌های کوانتیزاسیون Applying Quantization Techniques

  • بهره‌گیری از دسته‌بندی برای افزایش نرخ پردازش Leveraging Batching for Throughput

  • پیاده‌سازی استراتژی‌های حافظه پنهان Implementing Caching Strategies

  • پیش‌بینی و مدیریت هزینه‌ها Forecasting and Managing Costs

طراحی برای پایداری، قابلیت اطمینان و مقیاس‌پذیری Designing for Stability, Reliability, and Scalability

  • معرفی الگوهای تاب‌آوری Introducing Resilience Patterns

  • پیاده‌سازی تلاش‌های مجدد و جایگزین‌ها Implementing Retries and Fallbacks

  • اعمال الگوهای مدارشکن Applying Circuit Breaker Patterns

  • مانیتورینگ برای شناسایی انحراف و ناهنجاری‌ها Monitoring for Drift and Anomalies

  • طراحی استقرارهای مقیاس‌پذیر Designing Scalable Deployments

نمایش نظرات

آموزش بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) برای سرعت و پایداری
جزییات دوره
1h 6m
15
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Esteban Herrera Esteban Herrera

چگونه می توانم به شما کمک کنم؟

استبان هررا بیش از دوازده سال تجربه در صنعت توسعه نرم افزار دارد. او در نقش‌ها و پروژه‌های زیادی کار کرده است، اما بیشتر در زمینه معماری و توسعه سیستم‌های سازمانی با جاوا و جاوا اسکریپت فعالیت کرده است.

اما او همچنین از برنامه نویسی در iOS، Android و VR/AR لذت می برد.

این روزها، او تمام وقت خود را صرف یادگیری چیزهای جدید، نوشتن مقاله، آموزش برنامه نویسی و لذت بردن از فرزندانش می کند