LLMOps برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

قیمت فعلی: ۳,۴۹۹,۰۰۰ ۱,۰۴۹,۷۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

LLMOps برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) — از آموزش تا استقرار در محیط واقعی

اگه تا حالا با مدل‌های زبانی بزرگ کار کرده باشی، حتماً این سؤال برات پیش اومده که «خب، بعد از آموزش مدل چی؟ چطور این غول چند میلیارد پارامتری رو تو محیط واقعی سرپا نگه دارم؟» دوره LLMOps برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) دقیقاً...

LLMOps برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) — از آموزش تا استقرار در محیط واقعی

اگه تا حالا با مدل‌های زبانی بزرگ کار کرده باشی، حتماً این سؤال برات پیش اومده که «خب، بعد از آموزش مدل چی؟ چطور این غول چند میلیارد پارامتری رو تو محیط واقعی سرپا نگه دارم؟» دوره LLMOps برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) دقیقاً همون حلقهٔ گمشده بین دانش تئوری و اجرای عملیاته.

این دوره پیشرفته در مکتب‌خونه طراحی شده برای کسانی که می‌خوان از مرحلهٔ «مدل رو روی نوتبوک اجرا کردم» عبور کنن و به ساخت پایپ‌لاین‌های قوی، مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه برسن. فرقی نمی‌کنه دانشجوی ارشد باشی که روی پروژه پایان‌نامه‌اش کار می‌کنه، یا مهندس MLOps که تیمش می‌خواد یه چت‌بات سازمانی راه بندازه — اینجا چیزهایی یاد می‌گیری که مستقیم به کارت میاد.

📌 مشخصات کلی دوره

• عنوان دوره: LLMOps برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• سطح: پیشرفته
• پیش‌نیاز: آشنایی با مبانی MLOps
• تعداد فصل‌ها: ۶ فصل
• مجموع جلسات: ۵۲ جلسه
• مدت زمان کل: حدود ۹ ساعت و ۵۴ دقیقه
• گواهینامه: دارد
• وضعیت قیمت: تخفیف ویژه در نظر گرفته شده

نکته‌ای که باید بدونی: محتوای این دوره با کمک هوش مصنوعی تولید شده. این یعنی ساختار درس‌ها منظم و یکدسته، ولی همون‌قدر عمیق که برای کار واقعی لازم داری.

چرا این دوره؟ (پاسخ به یک سؤال رایج)

خیلی‌ها فکر می‌کنن LLMOps فقط یه نسخهٔ بزرگ‌تر از MLOpsه. ولی واقعیت اینه که وقتی مدل از چند صد میلیون پارامتر رد می‌شه و به چند میلیارد می‌رسه، همه‌چیز عوض می‌شه: هزینهٔ GPU سر به فلک می‌کشه، زمان استنتاج بحرانی می‌شه، و مانیتورینگ drift دیگه با ابزارهای ساده جواب نمی‌ده. این دوره همون تفاوت‌ها رو شفاف می‌کنه.

توی این دوره چی یاد می‌گیری؟

• طراحی زیرساخت LLM: معماری زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر برای آموزش و سرویس‌دهی مدل‌های زبانی بزرگ، با در نظر گرفتن منابع GPU/TPU و شبکه‌بندی
• مدیریت آموزش توزیع‌شده: پیاده‌سازی فرآیندهای آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های با میلیاردها پارامتر با فریم‌ورک‌هایی مثل DeepSpeed یا Megatron-LM
• عملیات تنظیم دقیق کارآمد (Efficient Fine-tuning): عملیاتی‌سازی تکنیک‌های تنظیم دقیق پارامتر-کارآمد (PEFT) در جریان‌های کاری MLOps
• استقرار پیشرفته LLM: استقرار مدل‌های بزرگ با سرورهای استنتاج بهینه‌شده، کوانتیزاسیون و الگوهای سرویس‌دهی تخصصی
• مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری LLM: استراتژی‌های جامع برای رصد عملکرد، هزینه، drift و کیفیت خروجی
• بهینه‌سازی هزینه: مدیریت و کاهش هزینه‌های سنگین آموزش و سرویس‌دهی مدل‌های بزرگ
• عملیات سیستم RAG: مدیریت جنبه‌های عملیاتی سیستم‌های تولید مبتنی بر بازیابی، از جمله مدیریت پایگاه داده وکتور

این مهارت‌ها چطور به کارت میاد؟

فرض کن یه پروژه دانشجویی داری که باید یه دستیار هوشمند فارسی برای یه سازمان بسازی. بدون LLMOps، احتمالاً بعد از دو هفته به این نتیجه می‌رسی که هزینهٔ GPU از بودجه‌ت رد کرده و کیفیت جواب‌ها هم پایدار نیست. با چیزهایی که اینجا یاد می‌گیری — از کوانتیزاسیون و PEFT تا مانیتورینگ drift — می‌تونی همون پروژه رو با هزینهٔ معقول و کیفیت قابل‌اتکا تحویل بدی. این دقیقاً همون چیزیه که شرکت‌ها الان دنبالش هستن.

📚 سرفصل‌های دوره

جمع‌بندی

در انتهای این مسیر، با تکنیک‌های پیشرفتهٔ مدیریت زیرساخت، استقرار مدل، بهینه‌سازی عملکرد و نظارت اختصاصی برای مقیاس و پیچیدگی LLMها آشنا می‌شی. اگه دنبال این هستی که از سطح «کار با مدل» به سطح «عملیاتی‌کردن مدل» برسی، این دوره با تخفیف ویژه‌ای که داره می‌تونه نقطهٔ شروعی مناسب باشه.