عن الدورة
تقدم هذه الدورة رحلة عملية لتحويل تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة من حالة التشغيل الأساسي إلى الأداء العالي. تبدأ بتحديد ميزات المنتج مثل السرعة والتكلفة عبر مؤشرات دقيقة كالزمن عند النسبة المئوية 50 والنسبة المئوية 95، معدل الرموز في الثانية، الإنتاجية، الدقة، والتكلفة لكل مهمة. يتم بناء إطار قياس بسيط يمكن إعادة استخدامه مع كل تحديث. تتعلم كيفية التعرف على الاختناقات عبر مكونات متعددة مثل الشبكة، النموذج، التعليمات، والمعالجة اللاحقة مع تطبيق أنماط تقلل من استخدام الرموز دون التأثير على الجودة، بالإضافة إلى استراتيجيات التخزين المؤقت للبيانات والمكونات المختلفة. تطبق تجارب مقارنة متعددة لمقارنة النماذج والتعليمات باستخدام إحصائيات مبسطة لاختيار الأفضل. وأخيرًا، تتعرف على كيفية تعزيز التطبيق للإنتاجية مع إدارة التزامن، طوابير الانتظار، المهلات الزمنية، والتعامل مع الأخطاء، وتطبيق خطة تحسين لمدة 30 يومًا.
ماذا ستتعلم
- تحسين أداء النموذج باستخدام التعليمات المنظمة وفحوصات ذاتية لتقليل الأخطاء والتفاوت
- تصميم برمجيات وسطية قابلة للتوسع لإدارة الطلبات، المحاولات، التخزين المؤقت، وميزانية الرموز
- بناء واجهات تفاعلية تجمع التعليقات لتحسين دقة النموذج وثقة المستخدم
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمجال والمصطلحات الشائعة
- الاستعداد للممارسة العملية من خلال تمارين تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
Starweaver
Global Leaders in Professional & Technology Education
Karlis Zars
Computer Science Ph.D., Trainer and Consultant