کتاب Essential Guide to LLMOps

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) پیشرفت چشمگیری در حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شوند که طیف گسترده‌ای از کاربردها را از چت‌بات‌ها تا سیستم‌های پیچیده تصمیم‌گیری بهبود می‌بخشند.

با افزایش کاربردهای LLM، نیاز به استراتژی‌های عملیاتی تخصصی نیز افزایش می‌یابد که ما آن را از طریق لنز عملیات مدل‌های زبانی بزرگ (LLMOps) بررسی می‌کنیم. این کتاب هدف دارد تا شکاف بین عملیات یادگیری ماشین سنتی (MLOps) و نیازهای تخصصی LLMOps را پر کند و بر توسعه، استقرار و مدیریت این مدل‌ها تمرکز کند.

راهنمای ضروری LLMOps شیوه‌های خاص چالش‌های منحصربه‌فرد مدل‌های زبانی را معرفی می‌کند و به پیاده‌سازی‌های تکنولوژیکی و استانداردهای سختگیرانه امنیتی و انطباقی می‌پردازد.

کتاب Essential Guide to LLMOps در هر فصل چرخه عمر LLMها را در صنایع مختلف پوشش می‌دهد و بینش‌هایی در مورد جمع‌آوری داده، توسعه مدل، نظارت، انطباق و جهت‌گیری‌های آینده ارائه می‌دهد.

این کتاب برای مخاطبان گسترده‌ای از دانشمندان داده و محققان هوش مصنوعی تا رهبران کسب‌وکار طراحی شده است و یک راهنمای جامع برای پیمایش و رهبری در چشم‌انداز پیچیده کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ ارائه می‌دهد.

بیشتر بخوانید: کتاب Mastering Large Language Models with Python

کتاب Essential Guide to LLMOps برای چه کسی است؟

این کتاب در درجه اول برای مهندسان ML، دانشمندان داده و متخصصان IT نوشته شده است و برای افرادی که در استقرار، نگهداری و مدیریت عملیاتی LLMها مشارکت دارند، ایده‌آل است. این کتاب به ویژه برای متخصصانی که به دنبال بهینه‌سازی عملکرد و ادغام LLM و پایبندی به بهترین شیوه‌ها و استانداردها هستند، مفید است.

بیشتر بخوانید: کتاب Generative AI for Cloud Solutions

آنچه کتاب Essential Guide to LLMOps پوشش می‌دهد:

فصل 1، مقدمه‌ای بر LLMها و LLMOps، LLMOps را با MLOps سنتی مقایسه می‌کند و بر نیاز به رویکردهای تخصصی در توسعه، استقرار و مدیریت هوش مصنوعی تأکید می‌کند.

ما به روندهای فعلی در کاربردهای LLM در صنایع مختلف نگاه خواهیم کرد و بر کاربردهای دنیای واقعی، فرصت‌ها و اهمیت امنیت سختگیرانه در استقرار LLM تمرکز خواهیم کرد.

جنبه‌های اصلی LLMOps، از جمله معماری مدل، روش‌های آموزش، معیارهای ارزیابی و استراتژی‌های استقرار مورد بررسی قرار خواهند گرفت. همچنین به LLMOps در کاربردهای مختلف و پیچیدگی‌های عملکرد و استقرار آن‌ها خواهیم پرداخت.

فصل 2، بررسی اجزای LLMOps، به جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش و نحوه اطمینان از کیفیت و تنوع مجموعه داده‌ها می‌پردازد. همچنین به توسعه و تنظیم دقیق مدل برای اطمینان از مناسب بودن آن برای مورد استفاده مورد نظر خواهیم پرداخت.

این فصل از کتاب Essential Guide to LLMOps، همچنین فرآیندهای حکمرانی و بررسی را برای اطمینان از دقت، امنیت و قابلیت اطمینان مدل؛ استنتاج، ارائه و اطمینان از مقیاس‌پذیری برای رسیدگی به تقاضای استفاده در مقیاس بزرگ و تعاملات متنوع کاربر؛ و نظارت و بهبود مستمر برای ردیابی عملکرد و پاسخگویی به بازخورد کاربر بررسی می‌کند.

فصل 3، پردازش داده‌ها در ابزارهای LLMOps، به جمع‌آوری، تبدیل، آماده‌سازی و خودکارسازی فرآیندهای داده در LLMOps برای افزایش کارایی و اثربخشی LLMها می‌پردازد.

فصل 4، توسعه مدل‌ها از طریق LLMOps، به ایجاد، ذخیره و بازیابی ویژگی‌ها؛ انتخاب مدل‌های پایه؛ تنظیم دقیق مدل‌ها؛ تنظیم هایپرپارامترها؛ و خودکارسازی توسعه مدل برای ساده‌سازی ایجاد و استقرار مدل می‌پردازد.

فصل 5، بررسی و انطباق LLMOps، به نحوه ارزیابی معیارهای عملکرد LLM به صورت آفلاین، ایمن‌سازی و کنترل مدل‌ها با LLMOps، اطمینان از انطباق قانونی و نظارتی و عملیاتی کردن مدیریت انطباق و عملکرد می‌پردازد.

فصل 6، استراتژی‌های LLMOps برای استنتاج، ارائه و مقیاس‌پذیری، به استراتژی‌های استنتاج در LLMOps، بهینه‌سازی ارائه مدل برای عملکرد، افزایش قابلیت اطمینان مدل و مقیاس‌پذیری مدل‌ها با هزینه موثر می‌پردازد.

فصل 7، نظارت و بهبود مستمر LLMOps، به نظارت بر اصول اولیه LLM، بررسی ابزارها و فناوری‌های نظارت، نظارت بر معیارها، یادگیری از بازخورد انسانی، ادغام بهبود مستمر و ترکیب این عناصر در یک استراتژی منسجم می‌پردازد.

فصل 8، آینده LLMOps و فناوری‌های نوظهور، به شناسایی روندهای توسعه LLM، بررسی فناوری‌های نوظهور در LLMOps، در نظر گرفتن هوش مصنوعی مسئولانه و توسعه استعداد و مهارت، و همچنین برنامه‌ریزی و مدیریت ریسک در زمینه در حال تحول LLMOps می‌پردازد.