دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با استفاده از ابزارهای متنوع همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با استفاده از ابزارهای متنوع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده در یادگیری عمیق
• 2. مبانی معماری‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 3. انواع پارتیشن‌بندی داده و مدل برای آموزش توزیع‌شده
• 4. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 5. تکنیک‌های همگام‌سازی پارامترها در آموزش توزیع‌شده
• 6. آموزش توزیع‌شده با استفاده از Data Parallelism
• 7. کاهش ارتباطات شبکه در Data Parallelism
• 8. استفاده از All-Reduce برای بهینه‌سازی Data Parallelism
• 9. آموزش توزیع‌شده با استفاده از Model Parallelism
• 10. تقسیم‌بندی لایه‌ها در Model Parallelism
• 11. ترکیب Data و Model Parallelism (Hybrid Parallelism)
• 12. معماری‌های پیشرفته برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 13. پلتفرم‌های آموزش توزیع‌شده: TensorFlow Distributed
• 14. تنظیمات و پیکربندی TensorFlow Distributed
• 15. استفاده از tf.distribute.Strategy
• 16. استفاده از Keras با TensorFlow Distributed
• 17. پلتفرم‌های آموزش توزیع‌شده: PyTorch Distributed
• 18. مبانی PyTorch Distributed (torch.distributed)
• 19. استفاده از DistributedDataParallel در PyTorch
• 20. تکنیک‌های ارتباطی در PyTorch Distributed
• 21. پلتفرم‌های آموزش توزیع‌شده: Horovod
• 22. نصب و پیکربندی Horovod
• 23. استفاده از Horovod با TensorFlow و Keras
• 24. استفاده از Horovod با PyTorch
• 25. مقایسه Horovod با TensorFlow Distributed و PyTorch Distributed
• 26. ابزارهای ارکستراسیون آموزش توزیع‌شده: Kubeflow
• 27. آموزش توزیع‌شده با Kubeflow
• 28. مدیریت منابع و زمان‌بندی در Kubeflow Pipelines
• 29. ابزارهای ارکستراسیون آموزش توزیع‌شده: Ray
• 30. مبانی Ray برای محاسبات توزیع‌شده
• 31. Ray Train برای آموزش توزیع‌شده
• 32. استفاده از Ray Tune برای تنظیم ابرپارامترها
• 33. بهینه‌سازی زیرساخت برای آموزش توزیع‌شده
• 34. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده
• 35. استفاده از حافظه‌های اشتراکی (Shared Memory)
• 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان
• 37. کوانتیزاسیون گرادیان‌ها
• 38. استفاده از تکنیک‌های کاهش دقت (Mixed Precision Training)
• 39. مدیریت نودهای محاسباتی (Compute Nodes)
• 40. موازنه بار (Load Balancing) در آموزش توزیع‌شده
• 41. نظارت و اشکال‌زدایی (Monitoring and Debugging) آموزش توزیع‌شده
• 42. ابزارهای نظارتی: TensorBoard
• 43. نظارت بر عملکرد شبکه و CPU/GPU
• 44. شناسایی و رفع گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
• 45. مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده
• 46. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های بینایی ماشین
• 47. آموزش مدل‌های تشخیص تصویر توزیع‌شده
• 48. آموزش مدل‌های بخش‌بندی تصویر توزیع‌شده
• 49. آموزش مدل‌های تولید تصویر توزیع‌شده
• 50. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 51. آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی توزیع‌شده
• 52. آموزش مدل‌های تولید متن توزیع‌شده
• 53. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات توزیع‌شده
• 54. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف
• 55. آموزش مدل‌های GCN توزیع‌شده
• 56. آموزش مدل‌های GAT توزیع‌شده
• 57. آموزش مدل‌های گراف تولیدکننده توزیع‌شده
• 58. آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 59. مبانی یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 60. استفاده از Ray RLlib برای یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 61. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 62. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
• 63. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (TPU, GPU)
• 64. تکنیک‌های کاهش مصرف توان در GPU
• 65. مدیریت توان در مراکز داده
• 66. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
• 67. حفاظت از داده‌ها در حین انتقال
• 68. کنترل دسترسی به منابع محاسباتی
• 69. شناسایی حملات سایبری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 70. ملاحظات قانونی و اخلاقی در آموزش توزیع‌شده
• 71. رعایت مقررات حفاظت از داده‌ها
• 72. شفافیت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 73. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های توزیع‌شده
• 74. آینده آموزش توزیع‌شده
• 75. آموزش توزیع‌شده با سخت‌افزارهای جدید (Neuromorphic Computing)
• 76. یادگیری فدرال (Federated Learning) به عنوان رویکردی نوین
• 77. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آینده
• 78. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده
• 79. مطالعه موردی: آموزش مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
• 80. چالش‌های آموزش مدل‌های GPT به صورت توزیع‌شده
• 81. راهکارهای بهینه‌سازی برای مدل‌های Transformer
• 82. مطالعه موردی: آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر در مقیاس بزرگ
• 83. آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء با داده‌های حجیم
• 84. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بخش‌بندی معنایی
• 85. مطالعه موردی: آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی با داده‌های فارسی
• 86. چالش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های فارسی
• 87. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های NLP فارسی
• 88. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
• 89. استراتژی‌های تحمل خطا
• 90. پیاده‌سازی Checkpointing و Fault Tolerance
• 91. تکنیک‌های پیشرفته کوانتیزاسیون و هرس مدل (Pruning)
• 92. کوانتیزاسیون مدل‌های آموزش‌دیده
• 93. هرس کردن وزن‌ها و نورون‌ها
• 94. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
• 95. فشرده‌سازی مدل با Knowledge Distillation
• 96. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 97. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
• 98. سنجه‌های ارزیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 99. مقایسه عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با روش‌های مختلف
• 100. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده