Maven – Production-Ready Systems with LLMs and Agents: An Intensive for Engineers 2026-8

در تاریخ: 1405/06/18 1:34:18

توضیحات

دوره Production-Ready Systems with LLMs and Agents: An Intensive for Engineers. این دوره آموزشی به بررسی معماری، مدیریت هزینه‌ها و روش‌های عملی برای تبدیل مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) و عامل‌های هوشمند از پروژه‌های آزمایشی به سیستم‌های آماده تولید و مقاوم در برابر بار کاری واقعی می‌پردازد. اتصال یک مدل بزرگ زبانی (LLM) و ساخت یک پیش‌نمایش از یک عامل هوشمند کار بسیار ساده‌ای است، اما چالش اصلی زمانی آغاز می‌شود که این سیستم‌ها وارد محیط واقعی تولید می‌شوند. در محیط واقعی چالش‌هایی نظیر افزایش ناگهانی هزینه‌ها، بالا رفتن زمان پاسخ‌دهی، تولید پاسخ‌های اشتباه توسط مدل، نبود ابزارهای ارزیابی و عدم امکان اشکال‌زدایی رخ می‌دهند. آموزش‌های معمولی معمولاً سناریوهای ایده‌آل را بررسی می‌کنند، در حالی که مهندسان برای توسعه سیستم‌های پایدار نیازمند درک عمیق‌تر از چالش‌های عملیاتی هستند. این دوره فشرده آموزشی دقیقاً به بررسی موضوعاتی می‌پردازد که در آموزش‌های ساده به آن‌ها اشاره نمی‌شود؛ یعنی تصمیم‌گیری‌های معماری که باعث می‌شوند سیستم‌های مبتنی بر LLM و عامل‌های هوشمند در برابر ترافیک واقعی، محدودیت‌های شدید هزینه و خطاهای غیرمنتظره مقاومت کنند. در این دوره نحوه تعیین مرز دقیق بین کدنویسی قطعی و مدل هوش مصنوعی، کنترل هزینه‌ها و زمان پاسخ‌دهی، مدیریت رفتارهای غیرقطعی مدل، طراحی ابزارهای ارزیابی (Evals)، قابلیت مشاهده‌پذیری سیستم و نظارت انسانی آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان در پایان این دوره با دستاوردهای واقعی و قابل استفاده در پروژه‌های عملی فارغ‌التحصیل می‌شوند. این دستاوردها شامل سند معماری عامل هوشمند، بودجه‌بندی هزینه و زمان پاسخ‌دهی، برنامه جامع ارزیابی سیستم و راهنمای مدیریت خطاها در محیط واقعی است. این دوره به مهندسان کمک می‌کند تا به جای ساخت پیش‌نمایش‌های ساده، سیستم‌های پایدار، مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد در محیط تولید ایجاد کنند. علاوه بر این، دوره یاد شده به متخصصان یاد می‌دهد که چگونه خطاهای خاموش را در سیستم تشخیص دهند و کیفیت عملکرد مدل را به صورت مستمر پایش نمایند. با پیاده‌سازی ابزارهای پیشرفته ردیابی، مهندسان می‌توانند تمام فراخوانی‌های انجام شده به مدل را تحلیل کرده و دلایل اصلی بروز رفتار نادرست را پیدا کنند. این آموزش به تیم‌های مهندسی اعتماد به نفس لازم برای مدیریت پروژه‌های بزرگ هوش مصنوعی را می‌دهد.

آنچه فرا خواهید گرفت

تعیین مرز دقیق بین کد و مدل: تصمیم‌گیری درباره واگذاری وظایف به مدل یا نگهداری آن‌ها در کدهای قطعی، جایگزینی منطق ساده با مدل در وظایف پرخطر و طراحی رابط‌های ابزار به عنوان قراردادهای محدود و تست‌پذیر.
کنترل هزینه و زمان پاسخ‌دهی در ترافیک واقعی: تعیین بودجه هزینه و زمان پاسخ‌دهی برای هر درخواست، استفاده از قابلیت‌های کش، پردازش دسته‌ای و مسیریابی مدل جهت کاهش هزینه‌ها و انتخاب اندازه مناسب مدل برای هر وظیفه.
طراحی سیستم برای مدیریت خطاهای غیرقطعی: ساخت مکانیزم‌های تلاش مجدد، زمان پایان و مسیرهای جایگزین برای جلوگیری از توقف سیستم، ایجاد فرآیندهای افت کیفیت ملایم و کنترل خروجی‌ها با لایه‌های محافظتی.
انتخاب معماری مناسب برای عامل هوشمند: تشخیص زمان استفاده از فراخوانی ابزارها، حلقه‌های برنامه‌ریزی، حافظه یا عامل‌های متقاطع و شناخت الگوهای شکست در معماری‌های مختلف.
شناسایی افت کیفیت با ابزارهای ارزیابی: ساخت سیستم‌های ارزیابی برای بررسی تغییرات قبل از انتشار، ترکیب تست‌های آفلاین با سیگنال‌های آنلاین برای کشف انحراف مدل و تبدیل ارزیابی‌های کیفی به معیارهای عددی.
مدیریت عملیاتی سیستم‌های هوشمند با اطمینان بالا: ردیابی تمام فراخوانی‌های مدل برای اشکال‌زدایی دقیق، پایش مستمر هزینه و کیفیت روی داشبوردها و اعمال نظارت انسانی و نسخه‌گذاری پرامپت‌ها در نقاط حساس.

این دوره مناسب افرادیست که

مهندسان محصول و بک‌اند: متخصصانی که مسئولیت اضافه کردن قابلیت‌های LLM به محصولات را بر عهده دارند و می‌خواهند پروژه‌های خود را از مرحله پیش‌نمایش به محیط واقعی تولید منتقل کنند.
مهندسان ارشد و ارشد کلیدی: افرادی که مسئولیت سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط تولید را بر عهده دارند و به دنبال روش‌های دقیق برای مدیریت هزینه، خطاها، ارزیابی و معماری هستند.
راهبران فنی و معماران نرم‌افزار: متخصصانی که در حال بررسی الگوهای مختلف عامل‌های هوشمند برای تیم خود هستند و نیاز به انتخاب معماری‌های مقیاس‌پذیر و پایدار دارند.