اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی عملکرد و هزینه در استنتاج مدل‌های زبان بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی عملکرد و هزینه در استنتاج مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبان
• 4. ساختار و عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
• 5. مفاهیم کلیدی در استنتاج مدل‌های زبان
• 6. معرفی مفاهیم تأخیر (Latency)
• 7. تعریف توان عملیاتی (Throughput)
• 8. تحلیل هزینه‌های مرتبط با استنتاج
• 9. اهمیت بهینه‌سازی در مدل‌های زبان
• 10. مقدمه‌ای بر مهندسی عملکرد
• 11. اصول مهندسی هزینه در استنتاج
• 12. معیارهای ارزیابی عملکرد استنتاج
• 13. اندازه‌گیری تأخیر در مدل‌های زبان
• 14. روش‌های سنجش توان عملیاتی
• 15. محاسبه هزینه‌های عملیاتی
• 16. عوامل مؤثر بر تأخیر استنتاج
• 17. عوامل مؤثر بر توان عملیاتی
• 18. رابطه بین تأخیر و توان عملیاتی
• 19. تأثیر اندازه مدل بر عملکرد
• 20. تأثیر اندازه بچ (Batch Size) بر عملکرد
• 21. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای استنتاج
• 22. نقش پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 23. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 24. مدل‌های سخت‌افزاری بهینه
• 25. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 26. مزایا و معایب کوانتیزاسیون
• 27. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۴ بیتی
• 28. روش‌های کاهش دقت (Precision Reduction)
• 29. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای استنتاج
• 30. کامپایلرهای مدل‌های زبان
• 31. کتابخانه‌های بهینه‌سازی استنتاج
• 32. تکنیک‌های دسته‌بندی (Batching) پویا
• 33. استفاده از حافظه پنهان (Caching)
• 34. بهینه‌سازی حافظه در استنتاج
• 35. مدیریت حافظه GPU
• 36. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 37. روش‌های فشرده‌سازی مدل
• 38. فشرده‌سازی مبتنی بر هرس (Pruning)
• 39. فشرده‌سازی مبتنی بر تقطیر (Distillation)
• 40. نقش معماری مدل در بهینه‌سازی
• 41. بهینه‌سازی معماری‌های ترنسفورمر
• 42. مدل‌های زبان کوچک‌تر و کارآمدتر
• 43. استفاده از معماری‌های جایگزین
• 44. تکنیک‌های موازی‌سازی در استنتاج
• 45. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 46. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 47. موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
• 48. کاربرد موازی‌سازی در مقیاس بزرگ
• 49. مدیریت منابع محاسباتی
• 50. استفاده از رایانش ابری (Cloud Computing)
• 51. استفاده از سرویس‌های مدیریت شده
• 52. پلتفرم‌های استنتاج مدل‌های زبان
• 53. بهینه‌سازی تنظیم پارامترهای مدل
• 54. تنظیمات هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
• 55. تأثیر تنظیم پارامترها بر عملکرد
• 56. تنظیمات مرتبط با پردازش داده
• 57. بهینه‌سازی پیش‌پردازش داده‌ها
• 58. بهینه‌سازی پس‌پردازش نتایج
• 59. تجزیه و تحلیل هزینه-فایده در انتخاب مدل
• 60. انتخاب مدل بر اساس نیازمندی‌ها
• 61. مدل‌های زبان برای کاربردهای خاص
• 62. بهینه‌سازی برای کاربردهای بلادرنگ
• 63. بهینه‌سازی برای پردازش دسته‌ای
• 64. روش‌های ارزیابی اقتصادی استنتاج
• 65. مدل‌سازی هزینه کل مالکیت
• 66. تحلیل بازگشت سرمایه (ROI)
• 67. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبان
• 68. استقرار و نگهداری مدل‌ها
• 69. نظارت بر عملکرد و هزینه در طول زمان
• 70. تکنیک‌های پیش‌بینی هزینه‌ها
• 71. استراتژی‌های کاهش هزینه بلندمدت
• 72. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و سفارشی
• 73. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص
• 74. نقش بهینه‌سازی در افزایش دسترسی
• 75. اهمیت بهینه‌سازی برای سازمان‌ها
• 76. چالش‌های عملیاتی در استنتاج
• 77. راهکارهای نوآورانه در بهینه‌سازی
• 78. آخرین دستاوردها در مهندسی استنتاج
• 79. آینده بهینه‌سازی مدل‌های زبان
• 80. مروری بر مقالات کلیدی در این حوزه
• 81. مطالعات موردی در بهینه‌سازی استنتاج
• 82. کاربرد بهینه‌سازی در هوش مصنوعی مولد
• 83. نقش بهینه‌سازی در کاهش مصرف انرژی
• 84. استانداردسازی در مهندسی استنتاج
• 85. بررسی ابزارهای موجود برای بهینه‌سازی
• 86. نکات کلیدی در پیاده‌سازی بهینه‌سازی
• 87. تأثیر بهینه‌سازی بر قابلیت اطمینان
• 88. مدیریت ریسک در استقرار مدل‌ها
• 89. اهمیت امنیت در استنتاج مدل‌های زبان
• 90. بهینه‌سازی برای مدل‌های چندوجهی
• 91. ملاحظات اخلاقی در استنتاج مدل‌های زبان
• 92. تأثیر بهینه‌سازی بر نوآوری
• 93. کاربرد بهینه‌سازی در زبان فارسی
• 94. چالش‌های بومی‌سازی مدل‌های زبان
• 95. راهکارهای بهینه‌سازی برای زبان فارسی