ONNX এবং C# এর সাহায্যে Local LLM Inference

ডেডিকেটেড GPU ইনফ্রাস্ট্রাকচার ছাড়াই স্থানীয়ভাবে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ডিপ্লয় করা আধুনিক ডেভেলপার এবং AI ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য একটি অপরিহার্য দক্ষতা। এই লিখিত কোর্সটি আপনাকে C# এবং ONNX Runtime ব্যবহার করে সরাসরি CPU-তে quantized মডেল কনফিগার, লোড এবং এক্সিকিউট করার প্রক্রিয়ার মাধ্যমে নির্দেশনা দেবে। রেসপন্সিভ লোকাল AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে আপনি LLMOps-এর মৌলিক বিষয়সমূহ, মডেল quantization টেকনিক এবং টোকেন ম্যানেজমেন্ট সম্পর্কে একটি স্পষ্ট ধারণা অর্জন করবেন। আপনি যা শিখবেন: - মূল LLMOps কনসেপ্ট, মডেল আর্কিটেকচারের মৌলিক বিষয় এবং শব্দভাণ্ডার বোঝা - C# এনভায়রনমেন্টে CPU এক্সিকিউশনের জন্য ONNX Runtime কনফিগার করা - স্থানীয়ভাবে 4-bit quantized Phi-3 মডেল লোড এবং এক্সিকিউট করা - টোকেনাইজেশন, প্রম্পট টেমপ্লেটিং এবং কনটেক্সট উইন্ডো কার্যকরভাবে পরিচালনা করা - নির্ভরযোগ্য CPU পারফরম্যান্সের জন্য inference অপ্টিমাইজেশন টেকনিক প্রয়োগ করা - স্ট্রাকচার্ড আউটপুট পার্সিং এবং মৌলিক এরর হ্যান্ডলিং প্যাটার্ন বাস্তবায়ন করা পড়াটি মৌলিক মেশিন লার্নিং পরিভাষা এবং রানটাইম নীতি দিয়ে শুরু হয়, তারপর কোড-চালিত inference পাইপলাইন এবং অপ্টিমাইজেশন স্ট্র্যাটেজির দিকে এগিয়ে যায়। এই কোর্সটি সেইসব ডেভেলপার এবং টেকনিক্যাল শিক্ষানবিসদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা C# দিয়ে স্থানীয়ভাবে ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল চালাতে আগ্রহী, যার জন্য পূর্ববর্তী কোনো মেশিন লার্নিং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। আপনার C# অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে স্থানীয় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল এক্সিকিউশন যুক্ত করতে আজই পড়া শুরু করুন।