أسس LLMOps: نشر وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي

يتطلب توسيع نطاق نماذج اللغة الكبيرة من نموذج أولي محلي إلى خدمة إنتاج موثوقة مجموعة محددة من المهارات التشغيلية. توفر هذه الدورة المعرفة الأساسية اللازمة لإدارة دورة حياة التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي بفعالية. ستنتقل من مجرد استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي إلى فهم البنية التحتية والمراقبة واستراتيجيات النشر التي تحافظ على تشغيلها. من خلال قراءة هذه الدروس، ستكتسب الثقة للتعامل مع تحديد إصدار النموذج، وتحسين الأداء، ودمج مصادر البيانات الخارجية. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية لـ LLMOps وكيف تختلف عن العمليات البرمجية التقليدية - نشر نماذج اللغة الكبيرة باستخدام تقنيات containerization و orchestration الحديثة - تطبيق أنماط Retrieval-Augmented Generation (RAG) لتعزيز دقة النموذج - إدارة vector databases لاسترجاع المعلومات وتخزينها بكفاءة - مراقبة أداء النموذج وزمن الوصول لضمان تجارب مستخدم عالية الجودة - تطبيق أفضل ممارسات prompt engineering لتحسين مخرجات النموذج بشكل منهجي - تكوين مسارات عمل مؤتمتة لاختبار النموذج والتكامل المستمر تبدأ المادة بالمصطلحات الأساسية والبنية المعمارية الأساسية لنماذج اللغة قبل الانتقال إلى سير عمل النشر العملي وإمكانية المراقبة (observability). ستتقدم من خلال شروحات مكتوبة لإعداد البنية التحتية، ومعالجة البيانات، واستراتيجيات صيانة النموذج. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين المهتمين بالجانب التشغيلي للذكاء الاصطناعي؛ لا تتطلب خبرة سابقة في نشر النماذج. ابدأ في بناء خبرتك في المجال الحيوي لعمليات الذكاء الاصطناعي اليوم.