اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی آموزش توزیع‌شده در یادگیری عمیق
• 2. مفاهیم کلیدی در مدل‌های یادگیری عمیق بزرگ
• 3. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی عمیق
• 4. مقدمه‌ای بر پردازش موازی و توزیع‌شده
• 5. تفاوت آموزش متمرکز و توزیع‌شده
• 6. انواع مدل‌های توزیع‌شده: داده موازی و مدل موازی
• 7. پیاده‌سازی داده موازی با استفاده از TensorFlow
• 8. پیاده‌سازی داده موازی با استفاده از PyTorch
• 9. تکنیک‌های همگام‌سازی گرادیان در داده موازی
• 10. استراتژی‌های به‌روزرسانی وزن در آموزش توزیع‌شده
• 11. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه در آموزش توزیع‌شده
• 12. تکنیک‌های کاهش حجم ارتباطات: فشرده‌سازی گرادیان
• 13. استفاده از الگوریتم‌های ارتباطی بهینه (All-Reduce)
• 14. مقدمه‌ای بر آموزش مدل موازی
• 15. انواع مدل موازی: موازی‌سازی لایه‌ها و موازی‌سازی تانسورها
• 16. پیاده‌سازی موازی‌سازی لایه‌ها
• 17. پیاده‌سازی موازی‌سازی تانسورها
• 18. چالش‌های آموزش مدل‌های بسیار بزرگ
• 19. استراتژی‌های ترکیبی: داده موازی و مدل موازی
• 20. معرفی فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده پیشرفته
• 21. Horovod: ابزاری برای آموزش توزیع‌شده کارآمد
• 22. استفاده از Horovod با TensorFlow و PyTorch
• 23. DeepSpeed: کتابخانه‌ای برای بهینه‌سازی حافظه و سرعت
• 24. تکنیک‌های ZeRO در DeepSpeed
• 25. Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) Stage 1
• 26. Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) Stage 2
• 27. Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) Stage 3
• 28. استفاده از PipeDream برای موازی‌سازی خط لوله
• 29. مفهوم موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
• 30. پیاده‌سازی موازی‌سازی خط لوله با PyTorch
• 31. چالش‌های موازی‌سازی خط لوله: حباب‌های پردازشی
• 32. تکنیک‌های کاهش حباب‌های پردازشی (Pipeline Bubble Reduction)
• 33. معرفی فریم‌ورک Megatron-LM
• 34. استفاده از Megatron-LM برای آموزش مدل‌های ترنسفورمر بزرگ
• 35. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 36. بهینه‌سازی آموزش LLMs با استفاده از تکنیک‌های توزیع‌شده
• 37. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ (Offloading)
• 38. تکنیک‌های Offloading پارامترها به CPU
• 39. تکنیک‌های Offloading گرادیان‌ها به CPU
• 40. تکنیک‌های Offloading حالت بهینه‌ساز به CPU
• 41. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) در آموزش توزیع‌شده
• 42. بهینه‌سازی استفاده از GPUها در آموزش توزیع‌شده
• 43. موازات‌سازی داده در محیط‌های ناهمگن
• 44. راهکارهای مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده
• 45. نقش سیستم‌های مدیریت کلاستر (مانند Slurm)
• 46. استفاده از Docker و Kubernetes برای مدیریت محیط آموزش
• 47. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 48. استانداردهای کدنویسی و مستندسازی در پروژه‌های توزیع‌شده
• 49. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
• 50. مانیتورینگ و پروفایلینگ عملکرد در آموزش توزیع‌شده
• 51. ابزارهای مانیتورینگ (مانند TensorBoard)
• 52. تحلیل گلوگاه‌های عملکردی در آموزش توزیع‌شده
• 53. بهینه‌سازی تنظیمات هایپرپارامتر در آموزش توزیع‌شده
• 54. انتخاب نرخ یادگیری مناسب در مقیاس بزرگ
• 55. استراتژی‌های زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 56. تاثیر اندازه بچ (Batch Size) بر آموزش توزیع‌شده
• 57. تکنیک‌های افزایش اندازه بچ مؤثر (Gradient Accumulation)
• 58. بررسی تاثیر الگوریتم‌های بهینه‌ساز (Optimizer)
• 59. استفاده از AdamW در آموزش مدل‌های بزرگ
• 60. مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌ساز مختلف
• 61. معرفی مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته (BERT, GPT-2, GPT-3)
• 62. کاربرد آموزش توزیع‌شده در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 63. تکنیک‌های LoRA (Low-Rank Adaptation) برای Fine-tuning
• 64. تکنیک‌های QLoRA برای Fine-tuning با حافظه کمتر
• 65. استفاده از آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های بینایی کامپیوتر
• 66. آموزش مدل‌های تشخیص تصویر در مقیاس بزرگ
• 67. آموزش مدل‌های تولید تصویر (GANs) به صورت توزیع‌شده
• 68. ملاحظات مربوط به سخت‌افزار (GPU, CPU, Network)
• 69. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
• 70. تاثیر پهنای باند شبکه بر سرعت آموزش
• 71. استفاده از اینترکانکت‌های پرسرعت (InfiniBand)
• 72. مدیریت انرژی در مراکز داده آموزش توزیع‌شده
• 73. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 74. چارچوب‌های قانونی و شرعی ناظر بر محتوای آموزشی
• 75. اهمیت انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 76. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌ها و مدل‌ها
• 77. اصول اخلاقی در توسعه و انتشار مدل‌های هوش مصنوعی
• 78. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 79. تأکید بر منافع ملی در توسعه فناوری‌های پیشرفته
• 80. نقش آموزش توزیع‌شده در پیشبرد اهداف علمی کشور
• 81. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های مقیاس بزرگ
• 82. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل‌های آموزش‌دیده
• 83. اهمیت تکرارپذیری نتایج در آموزش توزیع‌شده
• 84. مستندسازی فنی و علمی دقیق پروژه‌ها
• 85. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش در حوزه آموزش توزیع‌شده
• 86. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده آموزش توزیع‌شده
• 87. پژوهش‌های نوین در زمینه آموزش توزیع‌شده
• 88. راهکارهای خودکارسازی فرآیندهای آموزش توزیع‌شده
• 89. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای داخلی
• 90. اهمیت بومی‌سازی فناوری‌های پیشرفته
• 91. نقش آموزش توزیع‌شده در تحقق اقتصاد دانش‌بنیان
• 92. خاتمه و تشکر از همراهی دانشجویان
• 93. مروری بر آموخته‌های کلیدی دوره
• 94. تمرین‌های عملی و پروژه‌های کاربردی
• 95. ارزیابی نهایی دوره و بازخورد دانشجویان
• 96. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق