اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با PyTorch و TensorFlow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با PyTorch و TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 2. مبانی PyTorch برای یادگیری عمیق
• 3. مبانی TensorFlow برای یادگیری عمیق
• 4. ساختار و عملکرد مدل‌های بزرگ
• 5. مفاهیم اساسی آموزش توزیع‌شده
• 6. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
• 7. انواع رویکردهای آموزش توزیع‌شده
• 8. آموزش توزیع‌شده با Data Parallelism
• 9. پیاده‌سازی Data Parallelism در PyTorch
• 10. پیاده‌سازی Data Parallelism در TensorFlow
• 11. آموزش توزیع‌شده با Model Parallelism
• 12. پیاده‌سازی Model Parallelism در PyTorch
• 13. پیاده‌سازی Model Parallelism در TensorFlow
• 14. ترکیب Data و Model Parallelism
• 15. معرفی کتابخانه‌های آموزش توزیع‌شده
• 16. کتابخانه Horovod برای آموزش توزیع‌شده
• 17. نصب و پیکربندی Horovod
• 18. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با Horovod
• 19. کتابخانه DeepSpeed برای آموزش توزیع‌شده
• 20. ویژگی‌های کلیدی DeepSpeed
• 21. استفاده از DeepSpeed برای بهینه‌سازی حافظه
• 22. استفاده از DeepSpeed برای بهینه‌سازی سرعت
• 23. آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 24. آموزش توزیع‌شده مدل‌های بینایی کامپیوتر
• 25. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
• 26. شبکه‌بندی (Networking) در آموزش توزیع‌شده
• 27. پروتکل‌های ارتباطی (NCCL, Gloo)
• 28. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
• 29. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
• 30. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش توزیع‌شده
• 31. ابزارهای مانیتورینگ (TensorBoard, Weights & Biases)
• 32. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه (Gradient Checkpointing)
• 33. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه (Offloading)
• 34. کوچک‌سازی مدل (Model Quantization)
• 35. کوچک‌سازی مدل (Model Pruning)
• 36. تکنیک‌های موازی‌سازی تنسور
• 37. پیاده‌سازی موازی‌سازی تنسور در PyTorch
• 38. پیاده‌سازی موازی‌سازی تنسور در TensorFlow
• 39. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) در آموزش توزیع‌شده
• 40. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (TPUs)
• 41. مدیریت خوشه‌ها (Cluster Management)
• 42. ابزارهای مدیریت خوشه (Kubernetes, Slurm)
• 43. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده
• 44. تنظیمات پیشرفته برای آموزش توزیع‌شده
• 45. آموزش تقویتی توزیع‌شده
• 46. یادگیری انتقالی در مقیاس بزرگ
• 47. روش‌های بهینه‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 48. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
• 49. بررسی معماری‌های مدل‌های مناسب برای آموزش توزیع‌شده
• 50. معماری‌های ترنسفورمر برای LLMs
• 51. معماری‌های کانولوشنال برای بینایی کامپیوتر
• 52. مدل‌های مولد (Generative Models) و آموزش توزیع‌شده
• 53. کاربرد آموزش توزیع‌شده در علم داده
• 54. کاربرد آموزش توزیع‌شده در تحقیقات علمی
• 55. کاربرد آموزش توزیع‌شده در صنایع
• 56. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 57. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
• 58. ملاحظات اخلاقی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 59. مطالعه موردی: آموزش مدل زبان فارسی
• 60. مطالعه موردی: آموزش مدل تشخیص تصویر پزشکی
• 61. مطالعه موردی: آموزش مدل پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 62. بهینه‌سازی هزینه در آموزش توزیع‌شده
• 63. مقایسه کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مختلف
• 64. آینده آموزش توزیع‌شده
• 65. تکنیک‌های جدید در موازی‌سازی
• 66. پیشرفت‌ها در سخت‌افزارهای محاسباتی
• 67. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی آموزش
• 68. آموزش توزیع‌شده با داده‌های نامتوازن
• 69. روش‌های نمونه‌برداری در آموزش توزیع‌شده
• 70. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
• 71. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
• 72. اعتبارسنجی مدل در مقیاس بزرگ
• 73. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
• 74. مستندسازی فرآیند آموزش توزیع‌شده
• 75. مستندسازی کد و تنظیمات
• 76. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های بزرگ
• 77. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های آموزش توزیع‌شده
• 78. رفع اشکال در سیستم‌های توزیع‌شده
• 79. اشکال‌زدایی در سطح سخت‌افزار و شبکه
• 80. اشکال‌زدایی در سطح فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 81. بهترین شیوه‌ها برای توسعه‌دهندگان
• 82. آموزش توزیع‌شده و محاسبات ابری (Cloud Computing)
• 83. استفاده از سرویس‌های ابری برای آموزش توزیع‌شده
• 84. مدیریت منابع ابری برای آموزش
• 85. هزینه‌های پنهان در آموزش توزیع‌شده
• 86. راهکارهای کاهش هزینه‌های آموزش
• 87. مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 88. مقایسه یادگیری فدرال با آموزش توزیع‌شده سنتی
• 89. کاربردهای یادگیری فدرال
• 90. آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق توزیع‌شده
• 91. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده برای آموزش توزیع‌شده
• 92. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌شده
• 93. معماری‌های سیستم‌های توزیع‌شده برای یادگیری عمیق
• 94. پروتکل‌های همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 95. بهینه‌سازی موازی‌سازی داده و مدل
• 96. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش ردپای حافظه
• 97. پتانسیل‌های آتی در حوزه آموزش توزیع‌شده