LLMOps: بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي

تتحرك المنظمات بشكل متزايد نحو الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر للحفاظ على السيطرة على بياناتها وخصوصيتها وبنيتها التحتية. وتعمل هذه الدورة على سد الفجوة بين فهم كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة ونشرها فعليا في بيئة مهنية باستخدام نهج أولي للشفرة. سوف تنتقل من مبتدئ إلى ممارس قادر على إدارة دورة حياة نموذج المصدر المفتوح بالكامل. ومن خلال قراءة التفسيرات التقنية المفصلة وتحليل تنفيذ الشفرة، سوف تتعلم كيفية التنقل في النظام البيئي لبنية المصدر المفتوح، وتحسينها للأداء، ودمجها في تطبيقات البرمجيات الوظيفية. ماذا ستتعلم: - فهم البنية الأساسية للمحولات ونماذج الخبراء الحديثة المنخفضة الكثافة - تنفيذ أنماط الاسترجاع - التوليد المحسن لربط النماذج بالبيانات الخاصة - تطبيق تقنيات تحديد الكم للنماذج لتشغيل نماذج رياضية عالية الأداء على أجهزة يسهل الوصول إليها - تشكيل أدوات تنسيق مفتوحة المصدر لإدارة نشر النماذج وتوسيع نطاقها - ممارسة استراتيجيات الهندسة السريعة والتنقيح الدقيق لتحسين نوعية نواتج النماذج - بناء طبقات آمنة وفعالة لواجهات برمجة التطبيقات لخدمة نماذج الذكاء الاصطناعي للمستخدمين النهائيين تبدأ الدورة بتعريفات أساسية وتاريخ نمذجة اللغة قبل الانتقال إلى سير عملي مكتوب لتدفقات عمل LLMOps واستراتيجيات النشر. تركز كل وحدة على شروح واضحة قائمة على النص ومقتطفات من الشفرة التي يمكنك تطبيقها فورًا. هذه الدورة مصممة للمطورين، ومحبي البيانات، والعقول الفضولية التقنية الذين هم جدد في عمليات الذكاء الاصطناعي. ولا تحتاج إلى خبرة سابقة مع نماذج اللغة الكبيرة. ابدأ ببناء بنية تحتية مستقلة للذكاء الاصطناعي اليوم.