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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده و چالش‌های آن
• 2. مبانی یادگیری عمیق و مدل‌های بزرگ
• 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای مدل‌های بزرگ
• 4. مفاهیم اصلی آموزش توزیع‌شده
• 5. انواع روش‌های موازی‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 6. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 7. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 8. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
• 9. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با PyTorch
• 10. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با TensorFlow
• 11. ارتباطات بین پردازنده‌ها (Inter-Process Communication)
• 12. پروتکل‌های ارتباطی مانند NCCL و Gloo
• 13. استفاده از کتابخانه‌های ارتباطی توزیع‌شده
• 14. نرم‌افزارهای مدیریت آموزش توزیع‌شده (مانند Horovod)
• 15. تنظیمات Horovod برای موازی‌سازی داده
• 16. پیاده‌سازی Horovod با PyTorch
• 17. پیاده‌سازی Horovod با TensorFlow
• 18. موازی‌سازی مدل: تقسیم لایه‌ها
• 19. تقسیم مدل به صورت خطی
• 20. تقسیم مدل به صورت درختی
• 21. چالش‌های موازی‌سازی مدل و ارتباطات
• 22. کتابخانه‌های پشتیبان موازی‌سازی مدل (مانند DeepSpeed)
• 23. معماری DeepSpeed و اجزای آن
• 24. استفاده از ZeRO برای کاهش مصرف حافظه
• 25. مراحل پیاده‌سازی ZeRO
• 26. ZeRO-1: بهینه‌سازی پارامترها
• 27. ZeRO-2: بهینه‌سازی گرادیان‌ها
• 28. ZeRO-3: بهینه‌سازی حالت بهینه‌ساز
• 29. تنظیمات DeepSpeed برای موازی‌سازی مدل
• 30. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 31. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 32. مفاهیم پیشرفته در ترنسفورمرها
• 33. آموزش ترنسفورمرها در مقیاس بزرگ
• 34. چالش‌های آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 35. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش ترنسفورمر
• 36. استفاده از Low-Rank Adaptation (LoRA)
• 37. پیاده‌سازی LoRA با Hugging Face
• 38. آموزش پارامترهای تشدید شده (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 39. مفاهیم کوانتیزاسیون مدل
• 40. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training)
• 41. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 42. استفاده از کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
• 43. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
• 44. کاهش سربار ارتباطات
• 45. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان
• 46. فشرده‌سازی گرادیان با استفاده از کوانتیزاسیون
• 47. فشرده‌سازی گرادیان با استفاده از تشدید (Sparsification)
• 48. مدیریت مقیاس‌پذیری با تعداد گره‌های بیشتر
• 49. استراتژی‌های زمان‌بندی پردازش (Scheduling)
• 50. مدیریت منابع محاسباتی
• 51. استفاده از Kubernetes برای مدیریت کلاستر
• 52. تنظیمات Kubernetes برای آموزش توزیع‌شده
• 53. نظارت بر فرآیند آموزش توزیع‌شده
• 54. ابزارهای مانیتورینگ (مانند TensorBoard, MLflow)
• 55. ثبت و ردیابی آزمایش‌ها
• 56. مدیریت Checkpoint در آموزش توزیع‌شده
• 57. بازیابی از خرابی در آموزش توزیع‌شده
• 58. تست و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
• 59. بهینه‌سازی عملکرد و سرعت آموزش
• 60. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (مانند GPU, TPU)
• 61. تنظیمات درایورها و کتابخانه‌های CUDA
• 62. بهینه‌سازی کد برای سخت‌افزار
• 63. استفاده از بک‌اندهای بهینه‌سازی شده
• 64. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Reinforcement Learning)
• 65. مباحث پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
• 66. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
• 67. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
• 68. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های بزرگ
• 69. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 70. ملاحظات مرتبط با داده در آموزش توزیع‌شده
• 71. حقوق داده و حریم خصوصی
• 72. مدیریت داده‌های بزرگ برای آموزش توزیع‌شده
• 73. مبانی پردازش داده‌های حجیم (Big Data)
• 74. ابزارهای پردازش داده توزیع‌شده (مانند Spark)
• 75. تنظیمات Spark برای پردازش داده‌های آموزشی
• 76. آموزش مدل‌های گراف (Graph Neural Networks) در مقیاس بزرگ
• 77. چالش‌های آموزش مدل‌های گراف توزیع‌شده
• 78. مبانی آموزش مدل‌های مولد (Generative Models)
• 79. آموزش GANها و VAEها در مقیاس توزیع‌شده
• 80. استفاده از تکنیک‌های Ensemble در آموزش توزیع‌شده
• 81. بهینه‌سازی استقرار (Deployment) مدل‌های آموزش‌دیده
• 82. استراتژی‌های استقرار مدل‌های بزرگ
• 83. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 84. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
• 85. حفظ عملکرد مدل در طول زمان
• 86. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در استقرار مدل‌های بزرگ
• 87. انطباق با قوانین و مقررات داخلی
• 88. استانداردهای فنی برای آموزش توزیع‌شده
• 89. مستندسازی فرآیند آموزش توزیع‌شده
• 90. بهترین شیوه‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 91. مسائل پژوهشی آینده در آموزش توزیع‌شده