توضیحات
دوره LLM Token Optimization: Enterprise Cost & Performance. این دوره آموزشی به بررسی راهکارهای بهینهسازی مصرف توکن، کاهش هزینههای زیرساختی و ارتقای عملکرد مدلهای زبانی بزرگ (LLM) در محیطهای سازمانی میپردازد. با افزایش هزینههای مربوط به LLM APIها، مقیاسپذیری سودآور برنامههای مبتنی بر هوش مصنوعی مولد به یک چالش بزرگ مهندسی تبدیل شده است. در برنامههای کاربردی سازمانی و سیستمهای چند عاملی (Multi-agent) مبتنی بر RAG، مصرف مدیریتنشده توکنها میتواند به بزرگترین هزینه عملیاتی سازمان تبدیل شود. امروزه اختلاف قیمت بین مدلهای ورودی ساده و مدلهای پیشرفته تا حدود ۶۰۰ برابر میرسد و عدم بهینهسازی زیرساخت، هزینههای سنگینی را به شرکتها فرض میکند. این آموزش یک دوره فشرده مدیریت اجرایی و معماری زیرساخت هوش مصنوعی است که فراگیران را از مهندسی ساده پرامپت به سمت معماری پیشرفته منتقل میکند. در این دوره، الگوهای میانافزار (Middleware Patterns) و چارچوبهای تخصصی بررسی میشوند که تیمهای برتر مهندسی برای کاهش هزینههای محاسباتی تا ۸۸ درصد از آنها استفاده میکنند، بدون اینکه کیفیت پاسخها کاهش یابد یا تاخیر زمان پاسخ افزایش پیدا کند. در طول دوره، مفهوم TokenOps و Agentic FinOps به عنوان انضباط مهندسی برای مدیریت دقیق مصرف توکن و برقراری سقف هزینه معرفی میشود. همچنین نحوه عملکرد LLM Gateways برای مسیریابی هوشمند پرامپتها بر اساس پیچیدگی آنها و استفاده از Semantic Caching با استفاده از بردارهای جاسازی (Vector Embeddings) جهت صفر کردن هزینه استعلامهای تکراری و کاهش تاخیر به چند میلیثانیه آموزش داده میشود. علاوه بر این، متدهای فشردهسازی پرامپت، خلاصهسازی پویا برای گفتگوهای طولانی و طراحی سیستمهای ارزیابی LLM-as-a-Judge جهت نظارت بر تعادل بین کیفیت خروجی و کاهش هزینهها به طور جامع تحلیل میشوند.
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.