⚡️شتاب دهند Agent Lightning؛ شتاب‌دهنده‌ی جدید مایکروسافت برای آموزش ایجنت‌های LLM

دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریم‌ورک **Agent Lightning**، می‌توانید ایجنت‌های مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینه‌سازی کنید.

🔧 ویژگی‌های کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمع‌آوری داده‌های رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینه‌سازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنال‌های میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاین‌های موجود در پروژه‌های صنعتی یا پژوهشی

🎯 مناسب برای پروژه‌های تولید کد، پرس‌وجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems

📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیت‌هاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وب‌سایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)

#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀

📌 آموزش رایگان Azure Machine Learning

اگر دنبال یادگیری عملی Azure ML هستید، این پلی‌لیست یوتیوب شامل آموزش‌های گام‌به‌گام است:

🔹 مروری بر Azure Machine Learning
🔹 آموزش AutoML
🔹 طراحی و آموزش مدل‌ها با Azure ML Designer
🔹 استقرار مدل‌ها
🔹 کدنویسی مستقیم (Code-First) با Azure ML
🔹 یکپارچه‌سازی با MLflow
🔹همچنین MLOps و مدیریت عملیات یادگیری ماشین

🎥 لینک پلی‌لیست کامل:
YouTube - Azure Machine Learning Playlist

#Azure #MachineLearning #MLOps #AI #Python

@rss_ai_ir

مفهوم دیپلوی در مدل‌های زبانی بزرگ یعنی رساندن مدل از آزمایشگاه به محیط واقعیِ تولید، با تمرکز همزمان بر کیفیت، سرعت و هزینه 🚀

🧭 اهداف کلیدی در دیپلوی

❇️تضمین تأخیر پایین (Latency/SLA)، پایداری و مقیاس‌پذیری
❇️کنترل هزینه به‌ازای هر توکن و مصرف GPU/CPU
❇️پایش ایمنی محتوا و حفظ حریم خصوصی داده‌ها

🏗 الگوهای دیپلوی

✳️سرویس ابری مدیریت‌شده: راه‌اندازی سریع، اما وابستگی و هزینه متغیر
✳️استقرار خودمیزبان: کنترل کامل و بهینه‌سازی عمیق، اما نیازمند تخصص عملیاتی
✳️معماری هیبرید: استفاده از مزیت هر دو رویکرد برای سناریوهای حساس به داده

🧩 آماده‌سازی مدل

❎انتخاب اندازه و کانتکست‌لِن مناسب نیاز کسب‌وکار
❎کوانتیزه‌سازی (INT8/4) و دیستیل برای کاهش حافظه و افزایش سرعت
❎فاین‌تیون سبک با LoRA/PEFT برای شخصی‌سازی کم‌هزینه
❎یکپارچه‌سازی با ابزارها و بازیگرها (توابع، جستجو، پایگاه دانش/RAG)

⚡️ سروینگ و بهینه‌سازی اجرا

✅بهره‌گیری از فریم‌ورک‌های سروینگ (مانند vLLM، TGI، TensorRT-LLM) برای مدیریت هم‌زمانی و صف درخواست‌ها
✅استفاده از تکنیک‌های Continuous Batching، KV-Cache، Flash-Attention، Speculative Decoding برای افزایش توکن‌برثانیه
✅تنظیم طول پاسخ، دمای نمونه‌برداری و حداکثر توکن‌ها برای کنترل کیفیت/هزینه

🧮 ظرفیت‌سنجی و منابع

♨️برآورد حافظه وزن‌ها متناسب با اندازه مدل و دقت عددی (مثلاً حدوداً: 7B با INT8 ≈ نزدیک 7–8GB؛ با FP16 ≈ حدود 14–16GB)
♨️درنظرگرفتن حافظه KV-Cache که با طول متن، تعداد درخواست‌های هم‌زمان و دقت عددی رشد می‌کند
♨️سنجش عملی با بار مصنوعی برای رسیدن به هدف‌های Tokens/s و هم‌زمانی

🔐 ایمنی، امنیت و انطباق

💢احراز هویت، ریت‌لیمیت و جداسازی محیط اجرا
💢فیلترینگ محتوایی، ممیزی لاگ‌ها و حذف داده‌های حساس
💢پایبندی به مقررات (حریم خصوصی و نگهداری داده)

🧪 ارزیابی و تضمین کیفیت

❇️طراحی Golden Set از پرامپت‌ها و پاسخ‌های مرجع
❇️اجرای ارزیابی خودکارِ کیفیّت، واقع‌نمایی RAG و آزمون‌های رگرسیونی قبل از هر انتشار
❇️پایش پس از دیپلوی با A/B تست و تحلیل لاگ برای بهبود پرامپت و ریتونینگ

🧰 قابلیت مشاهده و نگه‌داری

🛑مانیتورینگ متریک‌ها: زمان پاسخ، نرخ خطا، مصرف منابع، هزینه/درخواست
🛑ردیابی سرگذشت نسخه‌ها (Model Registry) و انتشارِ ایمن با Canary/Blue-Green
🛑برنامه پشتیبان‌گیری، مقیاس‌گذاری خودکار و پلن بازیابی خرابی

📝 چک‌لیست پیش از استقرار

♻️تعریف SLA و بودجه هزینه
♻️انتخاب مدل، اندازه، کوانتیزیشن و کانتکست‌لِن
♻️آماده‌سازی فاین‌تیون/LoRA و سناریوهای RAG
♻️انتخاب چارچوب سروینگ و کانفیگ هم‌زمانی/Batching
♻️طراحی ارزیابی، لاگ‌گذاری و داشبورد مانیتورینگ
♻️پیاده‌سازی ایمنی محتوا، احراز هویت و ریت‌لیمیت
♻️برنامه انتشار تدریجی و بازگشت امن (Rollback)

🔎 جمع‌بندی کاربردی

⛔️برای چت‌بات داخلی با دانش سازمانی، ترکیب RAG + مدل میان‌رده کوانتیزه، به‌علاوه vLLM و Continuous Batching معمولاً بهترین نسبت کارایی/هزینه را می‌دهد.
⛔️برای تولید انبوه متن با تأخیر پایین، تمرکز بر KV-Cache، Speculative Decoding و بهینه‌سازی سطح GPU بیشترین اثر را دارد.

@rss_ai_ir 🤖📈

#هوش_مصنوعی #LLM #دیپلوی #MLOps #مدل_زبان #RAG #بهینه‌سازی #Quantization #Inference

🗂 AGENTS.md —
فرمت بازِ راهنمایی ایجنت‌های کدنویس


اگه با Cursor، Amp، Factory، RooCode یا هر Agent دیگه‌ای کار می‌کنید، این ریپو از OpenAI یک استاندارد ساده می‌ده تا راهنمای پروژه رو به‌صورت قابل‌فهم برای ایجنت‌ها داخل فایل AGENTS.md بذارید—مثل README مخصوص ربات‌ها.

به چه درد می‌خوره؟

♻️تنظیم محیط توسعه و دستورهای اجرا/تست یک‌جا و قابل‌خواندن برای Agent
♻️کاهش هذیان و خطاهای ایجنت در پروژه‌های چند‌پکیجه/مونو‌ریپو
♻️هماهنگی تیم انسانی + ایجنت‌ها روی یک منبع حقیقت واحد


⛔️داخل فایل معمولاً می‌نویسیم:

✳️پیش‌نیازها و ورژن‌ها (Node, Python, pnpm, Docker…)
✳️اسکریپت‌های build/test/lint و الگوهای پوشه‌ها
✳️قرارداد کدنویسی، فرمت کامیت، Coverage، CI/CD
✳️محدودیت‌ها و خط قرمزها (مثلاً «فایل‌های X را دست نزن»)
✳️نمونه وظایف و خروجی‌های مورد انتظار


لینک ریپو:
github.com/openai/agents.md

@rss_ai_ir

#AI #DevTools #Agentic #OpenAI #SoftwareEngineering #MLOps

🚀 Mistral AI Studio —
پلتفرم جدید برای تولید و اجرای هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی

♻️شرکت Mistral AI از پلتفرم جدید خود با نام AI Studio رونمایی کرده که آن را به‌عنوان «پلتفرم برای تولید و استقرار هوش مصنوعی در محیط واقعی» معرفی می‌کند.

🧩 این پلتفرم بر سه ستون اصلی استوار است:

✅ Observability —
مشاهده و تحلیل دقیق عملکرد مدل‌ها:
نمایش کامل ترافیک، فیلترگذاری، تحلیل خطاها و جمع‌آوری داده‌های استفاده برای پایش و بهبود مدل‌ها.

✅ Agent Runtime —
اجرای ایزوله و پایدار ایجنت‌ها:
امکان اجرای ایجنت‌ها در محیط‌های ابری، ترکیبی (hybrid) یا on-prem با قابلیت تکرار، ردیابی و مانیتورینگ در زمان واقعی.

✅ AI Registry —
ثبت و مدیریت متمرکز دارایی‌های هوش مصنوعی:
شامل مدل‌ها، دیتاست‌ها، ابزارها و ورک‌فلوها همراه با نسخه‌بندی، کنترل دسترسی و ثبت کامل تاریخچه.

🧠 هدف نهایی Mistral: ایجاد زیرساختی صنعتی برای ساخت، رصد و استقرار ایجنت‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی در پروژه‌های واقعی.

🔗 مشاهده جزئیات رسمی

@rss_ai_ir
#MistralAI #AIStudio #هوش_مصنوعی #Agent #MLOps #Observability #AIRegistry #Automation