Rust لعمليات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMOps)

تأخذك هذه الدورة المتقدمة إلى أحدث ما توصلت إليه هندسة الذكاء الاصطناعي عبر الجمع بين قوة Rust وعمليات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMOps). ستتعلم كيفية بناء حلول LLM قابلة للتوسع تعتمد على أداء Rust العالي، مع التركيز على إنشاء بنية تشغيل موثوقة وآمنة تناسب بيئات الإنتاج. ستتقن دمج Rust مع أطر عمل النماذج اللغوية الشائعة مثل HuggingFace Transformers، إلى جانب العمل مع Candle وONNX لتسهيل تحويل النماذج ونشرها داخل تطبيقات Rust. كما ستتدرب على تحسين التدريب والاستدلال (Inference) من خلال الاستفادة من التوازي في Rust وتسريع GPU، بما يرفع الكفاءة ويقلل زمن التنفيذ. تغطي الدورة بناء ربطات (Bindings) في Rust لدمج سلس مع Transformers، وتحويل ونشر نماذج مثل BERT داخل تطبيقات Rust عبر ONNX Runtime، واستخدام Candle لتبسيط بناء النماذج وتدريبها داخل منظومة Rust. كذلك ستتعلم كيفية تشغيل حلول LLM على نطاق واسع باستخدام خدمات AWS المتكاملة مع Rust، مع تطبيق أفضل ممارسات DevOps وLLMOps مثل التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD) لتحسين خطوط أنابيب النماذج. وأخيرًا، ستركز على مهارات الإنتاج الأساسية: المراقبة، واستكشاف الأعطال وإصلاحها، وتأمين النماذج بعد نشرها. من خلال حالات استخدام واقعية ومشاريع تطبيقية، ستبني خبرة عملية تؤهلك لأدوار صناعية تتطلب إتقان LLMs مع Rust لبناء تطبيقات متقدمة وحديثة.

• فهم كيفية تطبيق مزايا Rust في الأمان والأداء لبناء بنية LLMOps موثوقة وفعّالة.
• إنشاء ربطات (Bindings) بلغة Rust لتسهيل التكامل السلس مع أطر LLM واسعة الاستخدام مثل HuggingFace Transformers.
• إتقان بناء النماذج اللغوية الكبيرة وتدريبها ونشرها على نطاق واسع باستخدام خدمات AWS المتكاملة بانسجام مع Rust.
• تطبيق أفضل ممارسات DevOps وLLMOps مثل التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD) لتحسين خطوط أنابيب نماذج LLM.
• اكتساب مهارات عملية لمراقبة نماذج LLM المنشورة، واستكشاف المشكلات وإصلاحها، وتأمينها في بيئات الإنتاج.
• تحليل حالات استخدام واقعية وإنجاز مشاريع تُظهر كفاءتك في LLMOps، استعدادًا لأدوار تتطلب خبرة في LLMs وRust.