Vertex AI و Python: بناء تطبيقات LLM والذكاء الاصطناعي التوليدي

نماذج اللغة الكبيرة تُحدث تحولاً في طريقة بناء البرمجيات، ولكن دمجها بشكل آمن وقابل للتطوير يتطلب البنية التحتية السحابية المناسبة. هذا المساق النصي يرشدك خلال الاستفادة من نماذج اللغة القوية باستخدام Vertex AI و Python. ستنتقل من فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي التوليدي الأساسية إلى تطبيق تدفقات عمل نماذج اللغة الجاهزة للإنتاج. ستتعلم كيفية التحكم في مخرجات النموذج، وإدارة حالة التطبيق، وربط النماذج بمصادر البيانات الخارجية باستخدام ممارسات المطور الحديثة. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم LLM الأساسية، والترميز (tokenization)، وهندسة الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة. - تكوين نماذج Vertex AI باستخدام Python لضبط المعلمات مثل درجة الحرارة (temperature) و top-k. - إتقان تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) بما في ذلك zero-shot و few-shot وحقن السياق المنهجي. - تطبيق تضمينات النصوص (text embeddings) وعمليات البحث عن التشابه لبناء أنماط توليد معززة بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation - RAG) الأساسية. - تطوير تطبيقات عملية مثل الملخصات الآلية وأدوات الترجمة الذكية باستخدام كود Python نظيف. - تطبيق ممارسات Python الحديثة مثل تلميحات النوع (type hints) واستدعاءات API المنظمة لعمليات تكامل ذكاء اصطناعي قوية. بدءًا من المصطلحات الرئيسية وآليات النموذج، ترشدك الدروس النصية خطوة بخطوة عبر التكوين في وحدة التحكم، وتصميم الأوامر، والتنفيذ البرمجي. ستستكشف أمثلة عملية للكود توضح كيفية ربط خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية بتدفقات عمل البرامج الواقعية. تم تصميم هذه الدورة للمطورين المبتدئين، ومهندسي البرمجيات، وعشاق الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في البدء في العمل مع نماذج اللغة المستندة إلى السحابة. لا يلزم وجود خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي أو المنصات السحابية، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول تطبيق ذكاء اصطناعي مدعوم بالسحابة.