پی سی دانلود - آموزش-مدل‌های-زبانی-بزرگ

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.

برای سال‌ها، هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری، راه‌حل اصلی برای توسعه‌دهندگان بوده است. راحتی مدل‌های مبتنی بر API، ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌ها را بدون نگرانی در مورد زیرساخت، آسان می‌کرد. با این حال، این راحتی با معاوضه‌هایی همراه است: هزینه‌های بالا، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، و وابستگی به ارائه‌دهندگان شخص ثالث. با رشد پذیرش هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان بیشتری در حال بازنگری رویکرد خود و روی آوردن به مدل‌های هوش مصنوعی خودمیزبان هستند که به طور کامل روی دستگاه‌های محلی آن‌ها اجرا می‌شوند. این تغییر نه تنها به دلیل کاهش هزینه‌های ابری است، بلکه در مورد کنترل کامل، عملکرد و استقلال نیز هست. هوش مصنوعی ابری باعث تأخیر می‌شود. هر درخواست باید از طریق اینترنت منتقل شود، با سرورهای راه دور تعامل داشته باشد و نتایج را بازگرداند. اجرای هوش مصنوعی به صورت محلی، تأخیر شبکه را از بین می‌برد و برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی سریع‌تر و پاسخگوتر می‌کند. بسیاری از صنایع، به ویژه بخش‌های مراقبت‌های بهداشتی، مالی و حقوقی، به امنیت داده‌های سخت‌گیرانه نیاز دارند. ارسال اطلاعات حساس به ارائه‌دهندگان ابری، خطرات حریم خصوصی را افزایش می‌دهد. با اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به صورت محلی، توسعه‌دهندگان داده‌های خود را در داخل مجموعه نگه می‌دارند و از انطباق با مقررات امنیتی اطمینان حاصل می‌کنند.
در دوره آموزشی AI Development with Grok, Qwen2.5, Deepseek & ChatGPT با توسعه هوش مصنوعی به صورت محلی و مستقل از سرویس‌های ابری آشنا خواهید شد.