پی سی دانلود - inference

دوره آموزشی هوش مصنوعی محلی کاربردی با اولاما و هگینگ فیس بر اجرای کاملاً خصوصی و بدون هزینه مدل‌های هوش مصنوعی تمرکز دارد و وابستگی به سرویس‌های ابری را به طور کامل حذف می‌کند. این دوره به خوبی ثابت می‌کند که مدل‌های مدرن با وزن‌های باز می‌توانند به راحتی و با بازدهی بالا بر روی یک لپ‌تاپ معمولی خانگی با ۸ گیگابایت حافظه رم اجرا شوند و پردازش‌ها را انجام دهند، بدون آنکه هیچ نیازی به سرورها یا خوشه‌های پردازشی گران‌قیمت کارت گرافیک وجود داشته باشد. شیوه آموزش در این مسیر کاملاً تعاملی و مبتنی بر یادگیری عملی است؛ به طوری که شرکت‌کنندگان در همان سرفصل‌های ابتدایی، فرآیند دانلود مدل‌ها و دریافت خروجی به صورت آفلاین را تجربه می‌کنند. در ادامه مسیر، فراگیران نحوه پیکربندی محیط‌های اختصاصی پایتون، اجرای خطوط لوله پردازشی برای وظایف مختلف از طریق کتابخانه هگینگ فیس و مدیریت کامل ابزار اولاما از طریق دستورات ترمینال را فرا خواهند گرفت.
در بخش‌های پیشرفته‌تر این دوره، مباحث تخصصی‌تری مطرح می‌شوند که شامل ساخت پرامپت‌های سفارشی سیستم با استفاده از فایل‌های مدل، تولید بردارهای متنی، پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات و تولید پاسخ بر روی اسناد و مدارک خصوصی (RAG) و همچنین مدیریت و اجرای مدل‌های چندوجهی به صورت مستقیم بر روی سخت‌افزار محلی است. این دوره تمامی ابزارهای لازم را برای توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعیِ مستقل، امن و بدون هزینه پردازش ابری در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد.
در دوره آموزشی Ollama: Run Local LLMs Offline and Privately for Free با نحوه اجرا و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز به صورت محلی آشنا خواهید شد.

مدل Kimi K3 محصول شرکت Moonshot AI یک مدل وزن‌باز است که عملکردی نزدیک به پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی بازار ارائه می‌دهد، در حالی که هزینه استفاده از آن بسیار کمتر از نمونه‌های مشابه است و امکان توسعه و سفارشی‌سازی کامل را برای برنامه‌نویسان فراهم می‌سازد. این دوره آموزشی دقیقاً بر لایه مهندسی و کاربردی این مدل تمرکز دارد و تمام ابزارها و دانش لازم را برای به‌کارگیری حرفه‌ای آن در صنایع مختلف آموزش می‌دهد.
استراتژی آموزشی این دوره بر پایه یادگیری پروژه‌محور بنا شده است. تمامی سرفصل‌ها و ماژول‌های آموزشی در قالب یک مطالعه موردی واقعی و پیوسته پیش می‌روند. این پروژه مربوط به شرکت فرضی اجاره خودرو به نام Avelto Rentals است که شامل یک پایگاه داده عملیاتی، مجموعه قوانین و مستندات حقوقی واقعی و همچنین آرشیوی از تیکت‌های پشتیبانی یک سال گذشته است. شرکت‌کنندگان با کار بر روی این داده‌های واقعی، چالش‌های دنیای واقعی مهندسی هوش مصنوعی را به صورت عملی تجربه کرده و مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی را کسب می‌کنند.
در دوره آموزشی Kimi K3: The Complete Open-Weight LLM & AI Agent Course با مهندسی، ارزیابی و پیاده‌سازی کاربردی مدل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی تخصصی ویژه افرادی طراحی شده است که قصد دارند بدون نیاز به پرداخت هزینه‌های دلاری یا تهیه کلیدهای دسترسی ابری (API Key)، وارد دنیای هوش مصنوعی شوند. ساختار آموزش بر پایه رویکرد اولویت‌دهی به پردازش محلی (Local-First) تنظیم شده است؛ به این معنا که تمامی مدلهای هوش مصنوعی و کدهای توسعه‌یافته به صورت کاملاً رایگان و مستقیم روی سخت‌افزار شخصی شرکت‌کنندگان اجرا می‌شوند. برای تحقق این هدف، ابزارهای قدرتمند و متن‌باز نظیر LM Studio و Ollama به کار گرفته می‌شوند تا بستری کاملاً مستقل، امن و بدون هزینه برای توسعه‌دهندگان فراهم گردد.
شیوه تدریس در این مجموعه بر استراتژی «یادگیری عملی و ساخت پروژه» استوار است. شرکت‌کنندگان به جای تماشای منفعلانه ویدیوها، خط به خط کدها را همراه با مدرس پیاده‌سازی می‌کنند. سرفصل‌ها و مباحث آموزشی در قالب کدهای ساختاریافته دو‌فایلی ارائه می‌شوند تا درک عمیق‌تری از اصول برنامه‌نویسی و معماری نرم‌افزار حاصل شود. علاوه بر این، فراگیران با انجام سه پروژه ارزیابی‌شده و در نهایت توسعه یک پروژه پایانی جامع، مهارت‌های کاربردی خود را تثبیت کرده و نمونه‌کارهای حرفه‌ای و واقعی برای رزومه کاری خود ایجاد می‌نمایند. این مسیر آموزشی تمامی ابزارها و دانش لازم برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی محلی را به صورت گام‌به‌گام در اختیار علاقه‌مندان قرار می‌دهد.
در دوره آموزشی Python + AI for Beginners: Build Your Own Local AI با توسعه کاربردی پروژه‌های هوش مصنوعی محلی آشنا خواهید شد.

با گسترش روزافزون استفاده از مدل‌های بزرگ زبانی در سازمان‌ها و کسب‌وکارهای مختلف، چالش‌های زیرساختی و مالی جدیدی پیش روی توسعه‌دهندگان و متخصصان قرار گرفته است. زمانی که تاریخچه گفتگوها و داده‌های ورودی در سیستم‌هایی مانند چت‌جی‌پتی و کلود به مرور زمان انباشته می‌شوند، حجم زیادی از اطلاعات غیرضروری و اضافی به مدل ارسال می‌گردد. این انباشتگی اطلاعات نه تنها باعث افزایش سرسام‌آور هزینه‌ها می‌شود، بلکه سرعت پاسخ‌دهی سیستم را به شدت کاهش داده و ریسک بروز خطاهایی مانند توهم هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد. دوره آموزشی حاضر دقیقاً برای حل همین مشکل بحرانی و پیچیده طراحی شده است تا به مجموعه‌ها کمک کند از هدررفت منابع جلوگیری کنند.
این برنامه آموزشی به جای ارائه راهکارهای سطحی مانند حذف نامشخص اطلاعات، اصول ساختاریافته و سیستماتیکی را برای فشرده‌سازی داده‌های ورودی آموزش می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد می‌گیرند که چگونه بدون از دست رفتن شفافیت، دقت یا مفهوم اصلی پیام، حجم اطلاعات ارسالی را بهینه‌سازی کنند. به کارگیری راهکارهای ارائه شده در این مسیر می‌تواند مصرف توکن‌ها را تا نود و پنج درصد کاهش دهد که این امر تحولی بزرگ در بهینه‌سازی جریان‌های کاری مهندسی محسوب می‌شود. در نهایت، فراگیران توانایی طراحی برنامه‌های هوش مصنوعی سریع‌تر، ارزان‌تر و بسیار هوشمندتر را به دست خواهند آورد.
در دوره آموزشی AI Context Optimization: Up to 95% Fewer Tokens با روش‌های کاهش مصرف توکن و افزایش بهره‌وری مدل‌های زبانی آشنا خواهید شد.

برای آن دسته از توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندانی که از سرویس‌های ابری پیچیده و نامشخص خسته شده‌اند و تمایل دارند هوش مصنوعی را به‌صورت مستقیم روی سخت‌افزار شخصی خود اجرا نمایند، این دوره آموزشی مسیر کاملی را ارائه می‌دهد. هدف اصلی این دوره، حفظ حریم خصوصی داده‌ها و ارائه راه‌کارهایی است که منجر به ساخت برنامه‌های واقعی و قابل عرضه در بازار می‌شود. شرکت‌کنندگان در این دوره قادر خواهند بود از اولین فراخوانی‌های کدهای پایتون تا مرحله نهایی توسعه، یک مدل کاربردی را پیاده‌سازی کرده و در قالب یک پروژه نهایی ارزشمند به رزومه کاری و پورتفولیوی خود اضافه کنند.
در بخش انتهایی دوره، دانش‌پذیران یک دستیار کدنویسی محلی کامل می‌سازند که قابلیت مدیریت مرورگر، ویرایشگر متن، نمایش تغییرات کد، اجرای کدها و دسترسی به خط فرمان را دارد و حتی امکان متصل کردن ابزارهای جستجوی وب و پردازش تصویر نیز در آن پیش‌بینی شده است. مباحث نظری در این دوره هرگز به‌صورت مجرد مطرح نمی‌شوند، بلکه تمامی مفاهیم بلافاصله به کدهای اجرایی، پروژه‌های عملی و مراحل بعدی مشخص تبدیل می‌گردند تا فرآیند یادگیری کاملاً ملموس و ساختاریافته باشد. این مسیر آموزشی به فراگیران کمک می‌کند تا بدون وابستگی به زیرساخت‌های بیرونی، کنترل کامل پروژه‌های هوش مصنوعی خود را در دست بگیرند و محصولات هوشمند کاملاً مستقل و قدرتمندی را طراحی و اجرا نمایند.
در دوره آموزشی Ollama & Local LLMs: Fine-Tune, Deploy, Build Python AI Apps با نحوه ساخت و توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی محلی آشنا خواهید شد.

این مسیر آموزشی با ارائه‌ی خلاصه‌ای کاربردی از مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) آغاز می‌شود. تئوری مطرح‌شده در این بخش به اندازه‌ای تنظیم شده است که ابزارها و مدل‌های مورد استفاده برای مخاطب کاملاً شفاف و قابل درک باشند. بلافاصله پس از مرور مفاهیم پایه، بخش عملی آغاز شده و نحوه نصب و راه‌اندازی نرم‌افزار اولاما (Ollama) آموزش داده می‌شود. فراگیران یاد خواهند گرفت که چگونه مدل‌های متن‌باز و قدرتمندی نظیر لاما (Llama)، میسترال (Mistral) و دیپ‌سیک (DeepSeek) را بر روی سیستم شخصی خود اجرا کنند. علاوه بر این، ابزار Open WebUI به عنوان یک رابط کاربری محلی، خصوصی و کاملاً شبیه به چت‌جی‌پي‌تی معرفی و راه‌اندازی می‌شود تا فرایند تعامل با مدل‌ها کاملاً ساده و کاربردی باشد.
بخش مهم و ویژه‌ای از این دوره به اصول پرامپت‌نویسی یا مهندسی دستور برای مدل‌های محلی اختصاص یافته است. از آنجا که مدل‌های زبانی محلی نسبت به نسخه‌های ابری مانند چت‌جی‌پي‌تی و کلود، ابعاد کوچک‌تری دارند و رفتار متفاوتی از خود نشان می‌دهند، دریافت پاسخ‌های دقیق و قابل اعتماد از آن‌ها نیازمند دانش و مهارت ویژه‌ای است. در این قسمت، الگوی صحیح پرامپت‌نویسی، تکنیک‌های پیشرفته هدایت مدل و شیوه طراحی دستوراتی که بر روی مدل‌های مختلف محلی خروجی‌های یکدست و پایدار ایجاد کنند، به صورت گام‌به‌گام آموزش داده می‌شود. این دوره برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند بدون وابستگی به سرویس‌های ابری، از پتانسیل کامل مدل‌های زبانی به صورت مستقل و امن بر روی رایانه خود استفاده کنند.
در دوره آموزشی Local LLMs with Ollama for Absolute Beginners با اجرای محلی و مهندسی پرامپت مدل‌های زبانی متن‌باز آشنا خواهید شد.