دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های زبانی بزرگ

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. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای LLMs
• 5. توکن‌سازی و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 6. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه (Attention)
• 7. پیاده‌سازی پایه‌های ترنسفورمر با TensorFlow/PyTorch
• 8. مقدمه‌ای بر مفاهیم موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 9. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده در PyTorch Distributed
• 10. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده در TensorFlow Distributed
• 11. مبانی موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 12. انواع موازی‌سازی مدل: Tensor Parallelism
• 13. پیاده‌سازی Tensor Parallelism
• 14. انواع موازی‌سازی مدل: Pipeline Parallelism
• 15. پیاده‌سازی Pipeline Parallelism
• 16. استراتژی‌های ترکیب موازی‌سازی داده و مدل
• 17. مفاهیم صف‌بندی توزیع‌شده (Distributed Queuing)
• 18. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی آموزش توزیع‌شده (مانند DeepSpeed)
• 19. پیکربندی اولیه DeepSpeed برای آموزش LLMs
• 20. بهینه‌سازی حافظه در آموزش توزیع‌شده با DeepSpeed
• 21. بهینه‌سازی محاسبات با DeepSpeed ZeRO
• 22. استفاده از Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)
• 23. انواع سطوح ZeRO (ZeRO-1, ZeRO-2, ZeRO-3)
• 24. تنظیمات پیشرفته DeepSpeed
• 25. مقدمه‌ای بر چارچوب Horovod
• 26. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با Horovod
• 27. مقایسه Horovod با PyTorch Distributed
• 28. مبانی هماهنگ‌سازی گرادیان‌ها (Gradient Synchronization)
• 29. الگوریتم‌های هماهنگ‌سازی توزیع‌شده (All-Reduce, All-Gather)
• 30. مدیریت ارتباطات در خوشه‌های محاسباتی
• 31. پروتکل‌های ارتباطی (NCCL, Gloo)
• 32. تنظیمات شبکه برای آموزش توزیع‌شده
• 33. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در آموزش توزیع‌شده
• 34. تشخیص و رفع اشکالات رایج در آموزش توزیع‌شده
• 35. مدیریت منابع و زمان‌بندی وظایف (Task Scheduling)
• 36. استفاده از سیستم‌های مدیریت خوشه (مانند Slurm)
• 37. تنظیمات محیط اجرای توزیع‌شده
• 38. مقدمه‌ای بر آموزش تقویتی توزیع‌شده (Distributed RL)
• 39. کاربرد آموزش توزیع‌شده در مدل‌های تولید متن
• 40. آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی توزیع‌شده
• 41. تنظیمات سخت‌افزاری برای آموزش LLMs (GPU, CPU)
• 42. انتخاب مناسب سخت‌افزار برای مقیاس‌پذیری
• 43. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش بار محاسباتی
• 44. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
• 45. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) در آموزش توزیع‌شده
• 46. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های حجیم و توزیع‌شده
• 47. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 48. مدیریت نسخه‌های مدل و داده‌ها
• 49. استفاده از ابزارهای version control برای پروژه‌های توزیع‌شده
• 50. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های بزرگ مقیاس
• 51. مبانی بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization)
• 52. تکنیک‌های پروفایلینگ (Profiling) برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 53. تحلیل مصرف حافظه و پردازنده در آموزش توزیع‌شده
• 54. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
• 55. ملاحظات اخلاقی در توسعه LLMs
• 56. مستندسازی فنی پروژه‌های آموزش توزیع‌شده
• 57. اصول ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 58. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
• 59. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در مقیاس بزرگ
• 60. استفاده از ابزارهای مدیریت آزمایش (Experiment Management)
• 61. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 62. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 63. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Pre-training)
• 64. مراحل پیش‌پردازش داده برای Pre-training
• 65. معماری‌های پیشرفته‌تر ترنسفورمر (مانند GPT, BERT)
• 66. تکنیک‌های Self-Supervised Learning
• 67. کاربرد آموزش توزیع‌شده در مدل‌های مولد
• 68. آموزش Stable Diffusion با استفاده از آموزش توزیع‌شده
• 69. مبانی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
• 70. پیاده‌سازی GNN توزیع‌شده
• 71. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های علمی
• 72. پردازش زبان طبیعی برای اسناد رسمی و فنی
• 73. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از LLMs
• 74. چارچوب‌های قانونی توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی در ایران
• 75. اصول کاربری و اخلاقی در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 76. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 77. امنیت داده‌ها در فرآیندهای آموزش توزیع‌شده
• 78. مقاومت مدل‌ها در برابر حملات adversarial
• 79. آموزش مدل‌های زبانی چندزبانه با رویکرد توزیع‌شده
• 80. مبانی Transfer Learning در پردازش زبان طبیعی
• 81. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بسیار بزرگ
• 82. رویکردهای نوین در کاهش مصرف منابع محاسباتی
• 83. معماری‌های حافظه توزیع‌شده برای LLMs
• 84. سیستم‌های ذخیره‌سازی موازی برای داده‌های آموزشی
• 85. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 86. طراحی معماری‌های تحمل‌پذیر خطا
• 87. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing) برای آموزش توزیع‌شده
• 88. استفاده از سرویس‌های ابری (مانند AWS, Azure, GCP)
• 89. تنظیمات امنیتی در محیط‌های ابری
• 90. مدیریت هزینه در استفاده از منابع ابری
• 91. بهینه‌سازی هزینه‌ها در آموزش توزیع‌شده روی ابرها
• 92. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 93. کاربرد Federated Learning در حفظ حریم خصوصی
• 94. مقایسه Federated Learning با آموزش توزیع‌شده سنتی
• 95. مبانی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های Time Series
• 96. کاربرد LLMs در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 97. پردازش زبان طبیعی برای متون حقوقی و قضایی
• 98. ملاحظات مربوط به بومی‌سازی مدل‌های زبانی
• 99. ارزیابی و انطباق مدل‌ها با فرهنگ و ارزش‌های ایرانی
• 100. ساختارهای داده‌ای بهینه برای آموزش توزیع‌شده