مانیتورینگ و مدیریت هزینه LLM: آموزش Langfuse و مشاهده‌پذیری - آخرین آپدیت

دانلود LLM Observability and Cost Management: Langfuse, Monitoring

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: مانیتورینگ LLM در سطح Production با Langfuse، بهینه‌سازی هزینه‌ها، Tracing، سیستم‌های هشدار و الگوهای عیب‌یابی در دنیای واقعی پیاده‌سازی مشاهده‌پذیری (Observability) درجه یک برای LLM با استفاده از Langfuse و درک مفاهیم Tracing کاهش هزینه‌های API مدل‌های زبانی بین ۵۰ تا ۸۰ درصد با استفاده از Semantic Caching، مسیریابی مدل (Model Routing) و بهینه‌سازی پرامپت‌ها عیب‌یابی سریع اپلیکیشن‌های LLM در عرض چند دقیقه با استفاده از Traces، Spans و الگوهای ابزارگذاری صحیح راه‌اندازی سیستم‌های هشدار هزینه و داشبوردهای مانیتورینگ برای شناسایی بحران‌های بودجه پیش از وقوع ساخت الگوهای کدنویسی استاندارد برای ردیابی توکن‌ها، محاسبه هزینه و حذف اطلاعات حساس (PII Redaction) پیشنیازها: مهارت‌های پایه برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، توابع، کلاس‌ها) آشنایی با APIهای LLM (مانند OpenAI، Anthropic یا موارد مشابه) - باید تجربه ارسال چند درخواست API را داشته باشید یک ویرایشگر کد (VS Code پیشنهاد می‌شود) و نصب پایتون نسخه 3.9 یا بالاتر

آیا هزینه‌های API مدل‌های زبانی شما بیش از حد بالا رفته است؟ آیا در عیب‌یابی اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی (Production) مشکل دارید؟

این دوره به شما می‌آموزد چگونه مشاهده‌پذیری حرفه‌ای را برای اپلیکیشن‌های LLM خود پیاده‌سازی کنید و همزمان هزینه‌های AI خود را ۵۰ تا ۸۰ درصد کاهش دهید.


مشکل چیست؟

- یک پرامپت اشتباه و خارج از کنترل می‌تواند در یک بعدازظهر ۱۰,۰۰۰ دلار هزینه داشته باشد

- مصرف توکن‌ها ناگهان ۳۰۰٪ افزایش می‌یابد و هیچ‌کس دلیل آن را نمی‌داند

- کاربران از کندی پاسخ‌ها شکایت می‌کنند، اما شما نمی‌توانید گلوگاه (Bottleneck) را شناسایی کنید

- خط لوله RAG شما داده‌های نامرتبط بازیابی می‌کند و مدل با اعتماد به نفس کامل دچار توهم (Hallucination) می‌شود


راهکار ما:

این دوره ابزارها، الگوها و کدهای لازم برای مانیتورینگ، عیب‌یابی و بهینه‌سازی هر فراخوانی LLM در استک تکنولوژی شما را ارائه می‌دهد.


چه چیزی خواهید ساخت:

- خط لوله‌های مشاهده‌پذیری آماده برای Production با Langfuse

- سیستم‌های Semantic Caching که هزینه‌ها را ۳۰ تا ۵۰ درصد کاهش می‌دهند

- مسیریابی هوشمند مدل برای انتخاب خودکار ارزان‌ترین مدل مناسب برای هر تسک

- سیستم‌های هشدار برای شناسایی جهش‌های هزینه پیش از تبدیل شدن به بحران مالی

- جریان‌های کاری عیب‌یابی که مشکلات را در عرض چند دقیقه (به جای ساعت‌ها) شناسایی می‌کنند


تفاوت این دوره با دیگران:

۱. رویکرد هزینه-محور—ما روی بازگشت سرمایه (ROI) تمرکز می‌کنیم، نه فقط تئوری مانیتورینگ

۲. مستقل از ابزار—مقایسه بی‌طرفانه Langfuse، LangSmith، Arize و Helicone

۳. سطح صنعتی (Production-Grade)—بدون اتلاف وقت در مباحث ابتدایی، مستقیماً وارد الگوهای واقعی می‌شویم

۴. کدهای عملی—هر مفهوم همراه با کدهای پایتون قابل اجراست که می‌توانید همین امروز مستقر کنید


ساختار دوره:

- ماژول ۱: تحلیل تجاری —چرا مشاهده‌پذیری یعنی پول؟

- ماژول ۲: درک هزینه‌های LLM —بودجه شما کجا صرف می‌شود؟

- ماژول ۳: انتخاب پلتفرم مشاهده‌پذیری —انتخاب ابزار مناسب

- ماژول ۴: ابزارگذاری اپلیکیشن LLM —پیاده‌سازی عملی

- ماژول ۵: استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه —کشینگ، مسیریابی و پرامپت‌ها

- ماژول ۶: مانیتورینگ، هشدارها و عیب‌یابی —عملیات در محیط Production

- ماژول ۷: الگوهای عملیاتی و امنیت —پیاده‌سازی در سطح سازمان‌های بزرگ


نتایج واقعی:

تیم‌هایی که این الگوها را پیاده می‌کنند معمولاً شاهد موارد زیر هستند:

- کاهش ۵۰ تا ۸۰ درصدی در هزینه‌های API مدل‌های زبانی

- عیب‌یابی ۸۰٪ سریع‌تر با استفاده از Tracing صحیح

- بازگشت سرمایه (ROI) بین ۷ تا ۳۰ برابر روی سرمایه‌گذاری در مشاهده‌پذیری


این دوره برای چه کسانی است:

- مهندسان ML و AI که مدل‌های زبانی را در Production اجرا می‌کنند

- توسعه‌دهندگان Backend که در حال ساخت ویژگی‌های مبتنی بر LLM هستند

- لیدهای فنی مسئول هزینه‌های زیرساخت AI

- هر کسی که برای APIهای OpenAI، Anthropic یا سایر مدل‌ها هزینه پرداخت می‌کند


پیش‌نیازها:

- تجربه پایه در برنامه‌نویسی پایتون

- آشنایی با APIهای LLM (مانند OpenAI و غیره)

- عدم نیاز به تجربه قبلی در زمینه مشاهده‌پذیری (Observability)

دیگر بدون نقشه در دنیای LLM حرکت نکنید. مانیتورینگ، بهینه‌سازی و کاهش هزینه‌ها را از همین امروز شروع کنید.


همین حالا ثبت‌نام کنید و کنترل هزینه‌های AI خود را به دست بگیرید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه Introduction

  • دریافت کدهای دوره Get Course Code

تحلیل تجاری چرا مشاهده‌پذیری برابر است با پول The Business Case Why Observability = Money

  • نمای کلی مشاهده‌پذیری و مدیریت هزینه Observability and Cost Management - Overview

  • هزینه‌های پنهان اپلیکیشن‌های LLM The Hidden Costs of LLM Applications

  • مشاهده‌پذیری سنتی در مقابل مشاهده‌پذیری LLM Traditional vs LLM Observability

  • سه ستون اصلی برای LLMها The Three Pillars for LLMs

  • ماشین حساب ROI تحلیل تجاری ROI Calculator - Making the Business Case

  • بخش ۲: تحلیل تجاری برای مشاهده‌پذیری LLM Section 2: Business Case for LLM Observability

درک هزینه‌های LLM بودجه شما کجا صرف می‌شود Understanding LLM Costs - Where Your Money Goes

  • درک هزینه‌های LLM Understanding LLM Costs

  • هزینه‌ها کجا پنهان می‌شوند خط لوله RAG و Agent Where Costs Hide - RAG and Agent Pipeline

  • ضریب هزینه‌های پنهان The Hidden Cost Multiplier

  • بخش ۳: درک هزینه‌های LLM Section 3: Understanding LLM Costs

انتخاب پلتفرم مشاهده‌پذیری Langfuse و آموزش عملی Observability Platform Selection - Langfuse and Hands-on

  • انتخاب پلتفرم مشاهده‌پذیری Observability Platform Selection

  • راه‌اندازی Langfuse Setting Up Langfuse

  • راه‌اندازی Langfuse و ایجاد اولین Trace Setting up Langfuse and Creating First Trace

  • مدل داده‌ای Langfuse Langfuse Data Model

  • تمرین عملی: تحلیل عمیق اولین LLM Trace Hands-on: First LLM Trace - Deep Dive

  • سطوح API در Langfuse نمایش کدها Langfuse API Levels - Code Demonstrations

  • بخش ۴: انتخاب پلتفرم مشاهده‌پذیری Langfuse و آموزش عملی Section 4: Observability Platform Selection - Langfuse and Hands-on

ابزارگذاری اپلیکیشن LLM Instrumenting Your LLM Application

  • مورد کاربردی ابزارگذاری LLM در سطح Production عملی Production Instrumented LLM Use Case - Hands-on

  • ابزارگذاری یک خط لوله RAG چند مرحله‌ای مشاهده‌پذیری Langfuse آموزش کامل Instrumenting a Multi-Step RAG Pipeline - Langfuse Observability - Full Handson

  • یکپارچه‌سازی با فریمورک‌ها (LangChain) Framework Integration (LangChain)

استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه که نتیجه می‌دهند Cost Optimization Strategies That Work

  • نمای کلی استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه Cost Optimization Strategies - Overview

  • بهینه‌سازی پرامپت‌ها تمرین عملی Prompt Optimization - Handson

  • کشینگ معنایی (Semantic Caching) Semantic Caching

  • مسیریابی هوشمند مدل Smart Model Routing

  • خلاصه بهینه‌سازی هزینه‌ها Cost Optimization Summary

مانیتورینگ، هشدارها و عیب‌یابی Monitoring, Alerting & Debugging

  • راه‌اندازی هشدارهای حیاتی Setting up Alerts that Matter

الگوهای عملیاتی و امنیت Production Patterns & Security

  • الگوهای امنیت و انطباق (Compliance) Security and Compliance Patterns

  • پیاده‌سازی الگوهای عملیاتی در دنیای واقعی Production Patterns Implementations - Real-world

جمع‌بندی و گام‌های بعدی Wrap up and Next Steps

  • مرور دوره و گام‌های بعدی Course Recap and Next Steps

  • بخش هدیه Bonus

نمایش نظرات

مانیتورینگ و مدیریت هزینه LLM: آموزش Langfuse و مشاهده‌پذیری
جزییات دوره
2.5 hours
29
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
819
4.4 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

Paulo Dichone  Software Engineer, AWS Cloud Practitioner   Instructor Paulo Dichone Software Engineer, AWS Cloud Practitioner Instructor

Android، Flutter، AWS، پرفروش ترین مربی