دوره Rust LLMOps از سری آموزش‌های پلتفرم اورایلی، یک مسیر جامع و عملی برای یادگیری نحوه به‌کارگیری زبان برنامه‌نویسی Rust در توسعه و انجام عملیات (Operations) مرتبط با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم پایه تا پیشرفته LLMOps آشنا می‌شوند و با ابزارها و کتابخانه‌های مخصوص Rust در این حوزه، پروژه‌های واقعی را از صفر تا صد پیاده‌سازی می‌کنند.

• مبانی زبان Rust و ویژگی‌های آن در مقایسه با Python یا JavaScript
• معماری و اصول کار با LLM و زیرساخت‌های مدل‌محور
• استفاده از کتابخانه‌های Crate مخصوص LLMOps مانند tch-rs و rust-bert
• پیاده‌سازی چرخه زندگی (Lifecycle) مدل: آموزش، ارزیابی، بهینه‌سازی و استقرار
• تعامل با APIهای ابری نظیر AWS SageMaker، Azure ML و Google Vertex AI از طریق Rust
• به‌کارگیری الگوهای طراحی پراستفاده مانند Pipeline، Observer و Factory
• مدیریت همزمانی (Concurrency) و مقیاس‌پذیری برای پردازش دسته‌ای و بلادرنگ
• نظارت و لاگ‌گیری عملکرد مدل‌ها با ابزارهای Rust-native
• استقرار و اتوماسیون با Docker، Kubernetes و GitHub Actions

با پایان این دوره، خواهید توانست:

• با Rust پروژه‌های قابل اتکا و پرقدرت برای LLMOps ایجاد کنید که از نظر حافظه و سرعت برتری قابل توجهی دارند.
• معماری‌های میکروسرویس را برای سرویس‌های LLM طراحی و پیاده‌سازی کنید.
• به‌صورت خودکار مدل‌ها را در محیط‌های ابری مستقر و به‌روز‌رسانی نمایید.
• مدل‌ها را در سناریوهای بلادرنگ (Real-time) مدیریت کرده و پاسخ‌های کم‌تاخیر ارائه دهید.
• در محیط‌های سازمانی و تولیدی، با اطمینان بالا عملیات نگهداری، پایش و بهینه‌سازی مدل‌ها را اجرا کنید.

• آشنایی پایه با زبان‌های برنامه‌نویسی سطح سیستم مانند C/C++ یا Go
• مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی (LLM)
• آشنایی مقدماتی با دستورات CLI و محیط‌های لینوکس
• نصب Rust و ابزار cargo روی سیستم شخصی

در صورت عدم آشنایی با Rust، پیشنهاد می‌شود پیش از شروع دوره، یک آموزش پایه از اورایلی یا منابع رایگان آنلاین را مطالعه کنید.

این دوره در ۷ ماژول اصلی تقسیم شده است:

• ماژول ۱: معرفی Rust و راه‌اندازی محیط توسعه
• ماژول ۲: آشنایی با معماری LLM و کار با Crateهای پایه
• ماژول ۳: آموزش و ارزیابی مدل‌های زبانی با rust-bert
• ماژول ۴: بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت حافظه
• ماژول ۵: عملیات ابری و استقرار در AWS/Azure/Google Cloud
• ماژول ۶: خودکارسازی CI/CD برای پروژه‌های LLMOps
• ماژول ۷: پروژه عملی نهایی و نکات پیشرفته نگهداری

در طول دوره، چند مثال کاربردی را بررسی می‌کنیم:

• پیاده‌سازی یک chatbot ساده با استفاده از rust-bert و مدل GPT-2.
• طراحی یک Pipeline برای پیش‌پردازش، استنتاج بلادرنگ و پس‌پردازش پاسخ‌ها.
• استقرار مدل روی Docker و ارزیابی معیارهای SLO و SLA.
• اتوماسیون تست کارکرد مدل با استفاده از GitHub Actions و انتشار خودکار در Kubernetes.

هر یک از این مثال‌ها به شما کمک می‌کند تا تجربه عملی و کاربردی خود را در محیط‌های واقعی افزایش دهید.

• محتوای به‌روز و مطابق با آخرین نسخه‌های Rust و کتابخانه‌های LLM.
• رویکرد Hands-on با تمرین‌های واقعی و چالش‌برانگیز.
• تسلط بر مفاهیم Performance و Scalability در پروژه‌های LLM.
• پشتیبانی اورایلی و دسترسی به جامعه متخصصان Rust و ML.
• گواهی پایان دوره معتبر برای استفاده در رزومه و پروفایل‌های حرفه‌ای.

دوره "Rust LLMOps از اورایلی" فرصت منحصربه‌فردی برای توسعه‌دهندگان و مهندسان ML است تا با قدرت و کارایی Rust وارد حوزه عملیات مدل‌های زبانی بزرگ شوند. اگر می‌خواهید پروژه‌های خود را در مقیاس صنعتی اجرا کنید و از مزایای عملکرد بالا و مصرف بهینه منابع بهره ببرید، این دوره بهترین نقطه آغاز است.

هم‌اکنون فرصت را از دست ندهید و با دانلود این دوره یادگیری خود را وارد سطح جدیدی از حرفه‌ای‌گری کنید.