اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی Distributed Training

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی Distributed Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری توزیع‌شده و مزایای آن
• 2. مفاهیم اساسی در آموزش توزیع‌شده
• 3. انواع معماری‌های آموزش توزیع‌شده
• 4. آموزش موازی داده (Data Parallelism)
• 5. آموزش موازی مدل (Model Parallelism)
• 6. آموزش ترکیبی (Hybrid Parallelism)
• 7. چالش‌های کلیدی در آموزش توزیع‌شده
• 8. ارتباطات شبکه در آموزش توزیع‌شده
• 9. همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 10. روش‌های همگام‌سازی: گام به گام (Synchronous)
• 11. روش‌های همگام‌سازی: ناهمگام (Asynchronous)
• 12. معرفی فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
• 13. TensorFlow و قابلیت‌های توزیع‌شده آن
• 14. PyTorch و قابلیت‌های توزیع‌شده آن
• 15. Horovod: کتابخانه‌ای برای آموزش توزیع‌شده
• 16. DeepSpeed: بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بزرگ
• 17. Ray Train: فریم‌ورکی برای یادگیری ماشینی توزیع‌شده
• 18. استقرار محیط آموزش توزیع‌شده
• 19. آماده‌سازی زیرساخت سخت‌افزاری
• 20. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 21. استفاده از شتاب‌دهنده‌های تخصصی (TPU)
• 22. شبکه‌بندی و پهنای باند بالا
• 23. نرم‌افزارهای مورد نیاز و پیکربندی
• 24. نصب و راه‌اندازی فریم‌ورک‌های توزیع‌شده
• 25. پیکربندی ارتباطات بین نودها
• 26. تنظیمات اولیه برای آموزش توزیع‌شده
• 27. انتخاب استراتژی موازی‌سازی مناسب
• 28. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده
• 29. تقسیم داده‌ها بین پردازنده‌ها
• 30. بهینه‌سازی انتقال داده‌ها
• 31. مدیریت حافظه در موازی‌سازی داده
• 32. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل
• 33. تقسیم مدل بین پردازنده‌ها
• 34. مدیریت وابستگی‌های محاسباتی
• 35. بهینه‌سازی ارتباطات بین لایه‌ها
• 36. پیاده‌سازی موازی‌سازی ترکیبی
• 37. ترکیب موازی‌سازی داده و مدل
• 38. تنظیم پارامترهای ترکیبی
• 39. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی در آموزش توزیع‌شده
• 40. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد
• 41. شناسایی گلوگاه‌های شبکه و محاسباتی
• 42. تکنیک‌های اشکال‌زدایی
• 43. مدیریت خرابی در آموزش توزیع‌شده
• 44. استراتژی‌های بازیابی از خطا
• 45. ذخیره و بازیابی Checkpoint
• 46. ادامه آموزش پس از خرابی
• 47. مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده
• 48. ارزیابی مقیاس‌پذیری با افزایش پردازنده‌ها
• 49. شناسایی محدودیت‌های مقیاس‌پذیری
• 50. بهینه‌سازی برای مقیاس‌پذیری بالا
• 51. آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLM) توزیع‌شده
• 52. ملاحظات خاص برای LLMها
• 53. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه برای LLMها
• 54. آموزش مدل‌های بینایی ماشین توزیع‌شده
• 55. ملاحظات خاص برای بینایی ماشین
• 56. استفاده از دادگان بزرگ توزیع‌شده
• 57. کاربردها و مطالعات موردی آموزش توزیع‌شده
• 58. پیشرفت در هوش مصنوعی با آموزش توزیع‌شده
• 59. مطالعه موردی: آموزش مدل‌های مولد
• 60. مطالعه موردی: کاربرد در علوم زیستی
• 61. مطالعه موردی: کاربرد در فیزیک محاسباتی
• 62. مطالعه موردی: کاربرد در پردازش زبان طبیعی
• 63. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 64. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 65. امنیت ارتباطات شبکه
• 66. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 67. اخلاق در یادگیری ماشینی توزیع‌شده
• 68. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های توزیع‌شده
• 69. شفافیت در فرآیند آموزش
• 70. کاربرد در پژوهش‌های علمی و صنعتی
• 71. توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر
• 72. تسریع فرآیند تحقیق و توسعه
• 73. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 74. آموزش مدل‌های با پارامترهای بسیار زیاد
• 75. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 76. استفاده از کوانتیزاسیون در آموزش توزیع‌شده
• 77. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 78. مقایسه فریم‌ورک‌های مختلف برای سناریوهای خاص
• 79. انتخاب فریم‌ورک بر اساس نیاز پروژه
• 80. مزایا و معایب هر فریم‌ورک
• 81. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری توزیع‌شده
• 82. تنظیم نرخ یادگیری در محیط توزیع‌شده
• 83. مدیریت اندازه بچ (Batch Size)
• 84. تنظیمات بهینه‌ساز (Optimizer)
• 85. تکنیک‌های کاهش زمان آموزش
• 86. موازی‌سازی داده با استفاده از چندین GPU
• 87. تکنیک‌های کاهش ارتباطات شبکه
• 88. استفاده از الگوریتم‌های کارآمدتر
• 89. آینده آموزش توزیع‌شده
• 90. روندهای نوظهور در یادگیری توزیع‌شده
• 91. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده
• 92. چالش‌های آینده و راهکارها
• 93. آموزش توزیع‌شده در محیط‌های ابری
• 94. مزایای استفاده از زیرساخت ابری
• 95. چالش‌های امنیتی و هزینه‌ای در ابر
• 96. آموزش توزیع‌شده با استفاده از سخت‌افزارهای نوین
• 97. معماری‌های جدید پردازشی
• 98. تأثیر سخت‌افزارهای تخصصی بر عملکرد
• 99. بهبود الگوریتم‌های یادگیری توزیع‌شده
• 100. الگوریتم‌های توزیع‌شده بدون نیاز به همگام‌سازی کامل