ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications (Tech Today)
کتاب Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications نوشتهی شریاس سابرامانیان (Shreyas Subramanian)، دانشمند ارشد داده در شرکت Amazon Web Services (AWS)، یکی از منابع کاربردی و ارزشمند برای توسعهدهندگان و دانشمندان داده است که میخواهند برنامههای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) را به شکل کارآمد و مقرونبهصرفه طراحی و پیادهسازی کنند.
این کتاب راهنمایی جامع در مورد انتخاب مدل، مهندسی پرامپتها (Prompt Engineering)، تنظیمات دقیق (Fine-tuning)، بهینهسازی استنتاج (Inference Optimization) و طراحی زیرساختهای کمهزینه برای اجرای اپلیکیشنهای هوش مصنوعی زایا ارائه میدهد.
هدف نویسنده، ارائهی یک نقشهی راه عملی برای ساخت و استقرار اپلیکیشنهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ است که ضمن حفظ کیفیت خروجی و عملکرد بالا، بتوانند هزینههای پردازش و زیرساخت را بهشدت کاهش دهند.
او با تکیه بر تجربهی خود در AWS، راهکارهایی واقعی و صنعتی برای بهینهسازی مدلها و استقرار آنها در محیطهای تولیدی (Production) ارائه میکند.
در این فصل، نویسنده به معرفی مفاهیم پایهای مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و تحول آنها در حوزهی هوش مصنوعی میپردازد. او توضیح میدهد که چگونه LLMها میتوانند در حل مسائل واقعی مانند جستجو، پاسخگویی خودکار، تولید محتوا، و تحلیل داده نقش ایفا کنند.
همچنین، به چالشهای اصلی مانند هزینههای بالای محاسباتی، نیاز به منابع سختافزاری سنگین و مصرف انرژی بالا اشاره میکند و زمینه را برای بررسی راهحلهای بهینهسازی فراهم میسازد.
این فصل به بررسی روشهای مختلف Fine-tuning و Parameter-efficient tuning مانند LoRA، Prefix-tuning و Adapter-tuning اختصاص دارد. نویسنده نشان میدهد چگونه میتوان مدلهای بزرگ را با کمترین تغییرات، برای دامنههای خاص (Domain-specific) آموزش داد.
در این بخش، همچنین دربارهی استفاده از دادههای کوچک و باکیفیت برای تنظیم دقیق مدلها و به حداقل رساندن هزینههای آموزشی (Training Costs) توضیح داده میشود.
یکی از مهمترین بخشهای کتاب، این فصل است که به روشهای افزایش سرعت پاسخدهی مدلها و کاهش مصرف منابع در زمان اجرا میپردازد.
موضوعات کلیدی شامل:
Quantization: کاهش دقت عددی برای صرفهجویی در حافظه و محاسبات
Pruning: حذف بخشهای غیرضروری شبکه بدون افت عملکرد محسوس
Caching و Batching Techniques برای بهبود عملکرد در مقیاس بالا
استفاده از Serving frameworks مانند vLLM و Text Generation Inference (TGI)
این فصل برای مهندسانی که درگیر استقرار مدلهای زبانی در محیطهای تولیدی هستند، فوقالعاده مفید است.
در این فصل، نویسنده نحوهی انتخاب مدل مناسب را بر اساس ابعاد پروژه، بودجه، و نیازهای عملکردی بررسی میکند.
او بین مدلهای عمومی مانند GPT، Claude، Gemini، و Llama 3 و مدلهای سبکتر و دامنهمحور (Domain-specific models) مقایسه انجام میدهد.
همچنین، به مزایا و محدودیتهای استفاده از مدلهای متنباز در مقابل مدلهای تجاری پرداخته میشود.
آخرین فصل به بهینهسازی زیرساختی و معماری استقرار مدلها اختصاص دارد.
در این بخش، نویسنده به نکات فنی مهمی اشاره میکند از جمله:
انتخاب سرویس ابری مناسب (AWS, Azure, GCP)
Load balancing و Auto-scaling برای کنترل هزینهها
استفاده از Serverless inference یا Containerization (Docker, Kubernetes)
روشهای نظارت و مدیریت عملکرد مدلها در محیط واقعی
این فصل برای مهندسان DevOps و مدیران فنی که مسئول استقرار مدلها هستند، راهنمایی عملی و دقیق ارائه میکند.
تمرکز بر کاربرد عملی LLMها در محیطهای واقعی
آموزش راهکارهای بهینهسازی هزینه در آموزش و استنتاج
ارائهی روشهای مهندسی پرامپت مؤثر و کمهزینه
معرفی ابزارها و معماریهای ارزانقیمت برای تولید و استقرار GenAI
مناسب برای توسعهدهندگان، دانشمندان داده، مدیران پروژه و رهبران فنی
شریاس سابرامانیان (Shreyas Subramanian)، دانشمند ارشد داده در AWS (Amazon Web Services) است و سالها تجربه در طراحی، استقرار و بهینهسازی مدلهای یادگیری عمیق و LLM دارد.
او با تمرکز بر مدلهای زبانی مولد، سیستمهای جستجو، و Agent Assist، یکی از متخصصان برجسته در حوزهی GenAI مقرونبهصرفه به شمار میرود.
این کتاب برای گروههای زیر توصیه میشود:
توسعهدهندگان نرمافزار که میخواهند از LLMها در پروژههای خود استفاده کنند
دانشمندان داده و محققان AI که به دنبال ساخت مدلهای کارآمدتر هستند
مدیران فناوری و رهبران تیمها که قصد دارند راهکارهای GenAI را در سازمان خود با هزینه کنترلشده پیادهسازی کنند
مهندسان DevOps و معماری سیستم برای طراحی زیرساختهای بهینه برای مدلهای زبانی
کتاب Large Language Model-Based Solutions یک منبع عملی، دقیق و صنعتی برای یادگیری چگونگی ساخت، بهینهسازی و استقرار مدلهای زبانی بزرگ با هزینه پایین است.
این اثر نهتنها به جنبههای فنی مانند تنظیم مدل، بهینهسازی استنتاج و انتخاب معماری مناسب میپردازد، بلکه دیدگاه مدیریتی و اقتصادی نیز ارائه میدهد تا خواننده بتواند بین کارایی و هزینه تعادل برقرار کند.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران