اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های پیشرفته سخت‌افزاری برای مقیاس‌پذیری LLMs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته سخت‌افزاری برای مقیاس‌پذیری LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش LLMs (GPU, TPU)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری LLMs مقیاس‌پذیر
• 2. اصول مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. ساختارهای داده بهینه برای LLMs بزرگ
• 4. کاهش پیچیدگی محاسباتی در مدل‌های زبانی
• 5. مدیریت حافظه در LLMs با پارامترهای بالا
• 6. تکنیک‌های موازی‌سازی داده در آموزش LLMs
• 7. موازی‌سازی مدل و توازن محاسباتی
• 8. موازی‌سازی پایپ‌لاین برای تسریع آموزش
• 9. بهینه‌سازی ارتباطات بین گره‌ها در خوشه‌ها
• 10. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU, TPU)
• 11. معماری‌های حافظه مشترک و توزیع‌شده
• 12. بهینه‌سازی بارگذاری داده و پیش‌پردازش
• 13. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل
• 14. کوانتیزاسیون در زمان آموزش و استنتاج
• 15. فشرده‌سازی مدل با روش‌های هرس کردن (Pruning)
• 16. شناسایی و حذف پارامترهای غیرضروری
• 17. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 18. آموزش مدل کوچک‌تر با استفاده از مدل بزرگ
• 19. بهینه‌سازی الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
• 20. استفاده از بهینه‌سازهای تطبیقی (Adam, SGD)
• 21. مدیریت نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 22. تنظیم ابرپارامترها برای عملکرد بهینه
• 23. روش‌های تنظیم هایپرپارامتر خودکار (AutoML)
• 24. ارزیابی عملکرد LLMs در مقیاس بزرگ
• 25. معیارهای ارزیابی سنتی و جدید
• 26. تکنیک‌های کاهش نویز در خروجی LLMs
• 27. مدیریت سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 28. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری LLMs
• 29. شفافیت در معماری و فرآیند آموزش
• 30. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در LLMs
• 31. امنیت مدل‌های زبانی در برابر حملات
• 32. استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری در داده‌ها
• 33. مدیریت منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی
• 34. طراحی سیستم‌های پایدار برای LLMs
• 35. مانیتورینگ و تشخیص خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 36. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
• 37. معماری‌های نسل جدید برای LLMs
• 38. تکنیک‌های سخت‌افزاری سفارشی (ASICs)
• 39. پردازنده‌های گرافیکی نسل آینده
• 40. شبکه‌های پرسرعت برای ارتباطات درون‌خوشه‌ای
• 41. سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده با توان بالا
• 42. پروتکل‌های ارتباطی بهینه برای LLMs
• 43. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای سخت‌افزارهای خاص
• 44. فریم‌ورک‌های محاسباتی توزیع‌شده (Ray, Horovod)
• 45. کتابخانه‌های بهینه‌سازی برای GPUها (CUDA, cuDNN)
• 46. مدیریت حافظه در سطح سیستم‌عامل
• 47. تکنیک‌های بارگذاری مدل در حافظه
• 48. بهینه‌سازی زمان بارگذاری و دسترسی به مدل
• 49. استفاده از حافظه‌های سریع‌تر (NVMe, Optane)
• 50. استراتژی‌های ذخیره‌سازی موقت (Caching)
• 51. مدیریت حافظه در زمان استنتاج
• 52. تکنیک‌های موازی‌سازی در زمان استنتاج
• 53. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای مصرف حافظه کمتر
• 54. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در LLMs
• 55. مدیریت صف درخواست‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 56. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در LLMs
• 57. طراحی معماری‌های ماژولار برای LLMs
• 58. بهینه‌سازی حجم مدل برای استقرار در لبه
• 59. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای دستگاه‌های محدود
• 60. معماری‌های LLM با نیاز حافظه کمتر
• 61. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و تخصصی
• 62. بهینه‌سازی توابع فعال‌سازی
• 63. کاهش پیچیدگی محاسباتی در لایه‌های مدل
• 64. تکنیک‌های موازی‌سازی در لایه‌های تنسور
• 65. بهینه‌سازی عمليات ماتريسی در سخت‌افزار
• 66. استفاده از معماری‌های ترنسفورمر بهینه شده
• 67. بهینه‌سازی مکانیزم توجه (Attention)
• 68. کاهش پیچیدگی مکانیزم توجه
• 69. استفاده از توجه پراکنده (Sparse Attention)
• 70. معماری‌های LLM با حافظه خارجی
• 71. یکپارچه‌سازی پایگاه‌های دانش خارجی
• 72. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات برای LLMs
• 73. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه خارجی
• 74. مدیریت دانش در LLMs مقیاس‌پذیر
• 75. ساخت پایگاه‌های دانش قابل جستجو
• 76. بهینه‌سازی فرآیند آموزش مستمر
• 77. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون آموزش مجدد کامل
• 78. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 79. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های بزرگ
• 80. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 81. مدیریت چندین مدل LLM به صورت همزمان
• 82. سیستم‌های مدیریت مدل متمرکز
• 83. استقرار مدل‌های LLM در محیط‌های ابری
• 84. مدیریت منابع در پلتفرم‌های ابری
• 85. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در ابر
• 86. استفاده از سرویس‌های مدیریت شده LLM
• 87. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling)
• 88. طراحی سیستم‌های تحمل‌پذیر در برابر خطا
• 89. بازیابی از خرابی گره‌ها در سیستم توزیع‌شده
• 90. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
• 91. امنیت زیرساخت‌های LLM
• 92. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 93. پروتکل‌های امنیتی در ارتباطات شبکه
• 94. محافظت از مدل‌ها در برابر سرقت
• 95. تکنیک‌های ارزیابی امنیتی LLMs
• 96. روش‌های تست نفوذ در سیستم‌های LLM
• 97. مستندسازی معماری و فرآیندهای مقیاس‌پذیری
• 98. اصول نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های LLM
• 99. برنامه‌ریزی برای رشد آینده LLMs
• 100. مطالعات موردی LLMs مقیاس‌پذیر در صنعت