دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مصرف انرژی 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 مصرف انرژی

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 مدل‌های بزرگ
• 2. مفاهیم اساسی شبکه‌های کامپیوتری برای آموزش توزیع‌شده
• 3. شبکه‌های پرسرعت و پهنای باند بالا در آموزش توزیع‌شده
• 4. مفاهیم موازی‌سازی داده و مدل
• 5. انواع استراتژی‌های موازی‌سازی داده
• 6. انواع استراتژی‌های موازی‌سازی مدل
• 7. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با PyTorch
• 8. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل با PyTorch
• 9. موازی‌سازی pipeline و پیچیدگی‌های آن
• 10. موازی‌سازی tensor و کاربردهای آن
• 11. تکنیک‌های کاهش ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
• 12. تکنیک‌های کاهش حجم داده‌های ارسالی
• 13. استفاده از سیستم‌های فایل توزیع‌شده برای داده‌ها
• 14. مدیریت حافظه در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
• 15. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سخت‌افزارهای موازی
• 16. اصول مصرف بهینه انرژی در پردازش‌های موازی
• 17. شناخت معماری‌های سخت‌افزاری مناسب برای آموزش توزیع‌شده
• 18. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و معماری‌های آن‌ها
• 19. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری تخصصی (TPU)
• 20. شبکه‌های ارتباطی بین پردازنده‌ها (Interconnects)
• 21. پروتکل‌های ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
• 22. کتابخانه‌های استاندارد برای آموزش توزیع‌شده (مانند Horovod)
• 23. مفاهیم و کاربردهای NCCL
• 24. استفاده از NCCL برای ارتباطات بهینه
• 25. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با استفاده از Horovod
• 26. تنظیمات و پیکربندی Horovod برای محیط‌های مختلف
• 27. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
• 28. راهکارهای افزایش تحمل خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 29. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش توزیع‌شده
• 30. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی در آموزش توزیع‌شده
• 31. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ (مانند TensorBoard)
• 32. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از تکنیک‌های کاهش فرکانس
• 33. تکنیک‌های مدیریت توان در GPUها
• 34. مدل‌سازی مصرف انرژی در طول فرآیند آموزش
• 35. تأثیر اندازه بچ (Batch Size) بر مصرف انرژی
• 36. تأثیر الگوریتم بهینه‌سازی بر مصرف انرژی
• 37. روش‌های کاهش مصرف انرژی در مرحله استنتاج (Inference)
• 38. استفاده از مدل‌های کوانتیزه شده (Quantized Models)
• 39. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 40. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 41. مفاهیم کلیدی در آموزش LLMs
• 42. چالش‌های آموزش LLMs با مصرف انرژی بالا
• 43. استراتژی‌های بهینه‌سازی مصرف انرژی در LLMs
• 44. استفاده از معماری‌های بهینه برای LLMs
• 45. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های بینایی ماشین (CV)
• 46. چالش‌های آموزش مدل‌های CV در مقیاس بزرگ
• 47. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های CV
• 48. استفاده از تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 49. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف (GNNs)
• 50. چالش‌های آموزش GNNs در مقیاس بزرگ
• 51. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش GNNs
• 52. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 53. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 54. پیاده‌سازی ملاحظات امنیتی با رعایت اصول
• 55. کاربرد آموزش توزیع‌شده در تحقیقات علمی
• 56. مطالعات موردی در حوزه‌های مختلف علمی
• 57. آیندهٔ آموزش توزیع‌شده و مصرف انرژی
• 58. روندهای نوظهور در سخت‌افزار و نرم‌افزار
• 59. راهکارهای پایدار برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 60. انطباق با قوانین و مقررات در پیاده‌سازی سیستم‌ها
• 61. اصول مهندسی نرم‌افزار در سیستم‌های توزیع‌شده
• 62. مدیریت پروژه در پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
• 63. ارزیابی عملکرد و بازدهی سیستم‌های توزیع‌شده
• 64. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش مصرف انرژی
• 65. آموزش توزیع‌شده با استفاده از فریم‌ورک‌های مختلف
• 66. مقایسه فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
• 67. برنامه‌ریزی منابع محاسباتی برای آموزش توزیع‌شده
• 68. مدیریت خوشه‌ها (Cluster Management)
• 69. استفاده از Kubernetes برای مدیریت آموزش توزیع‌شده
• 70. بهینه‌سازی مصرف انرژی در زمان اجرای مدل
• 71. راهکارهای نرم‌افزاری برای کاهش مصرف انرژی
• 72. نقش الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 73. آموزش توزیع‌شده و کاربردهای آن در صنعت
• 74. تحلیل مصرف انرژی در سناریوهای صنعتی
• 75. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای کاربردهای خاص
• 76. فناوری‌های جدید در کاهش مصرف انرژی پردازنده‌ها
• 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش‌های موازی ناهمگن
• 78. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 79. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ مدل‌های بزرگ
• 80. راهکارهای کاهش اثرات زیست‌محیطی هوش مصنوعی
• 81. آموزش توزیع‌شده و تأثیر آن بر دسترسی به فناوری
• 82. دسترسی به منابع محاسباتی برای محققان
• 83. کاهش شکاف دیجیتال در حوزهٔ هوش مصنوعی
• 84. استانداردهای بین‌المللی در حوزهٔ هوش مصنوعی
• 85. تطابق با استانداردهای ملی و بین‌المللی
• 86. مدیریت چرخهٔ حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 87. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های آموزش‌دیده
• 88. مستندسازی فرآیند آموزش توزیع‌شده
• 89. ارتباطات مؤثر در تیم‌های توسعهٔ توزیع‌شده
• 90. تمرین عملی: پیاده‌سازی یک سناریوی ساده
• 91. ارزیابی نهایی و جمع‌بندی مباحث
• 92. راهنمایی برای پروژه‌های پیشرفته
• 93. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق
• 94. ملاحظات حقوقی و قانونی در زمینهٔ داده‌ها
• 95. حفاظت از داده‌های حساس در آموزش توزیع‌شده
• 96. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
• 97. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 98. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از یادگیری انتقالی
• 99. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های خودران
• 100. چالش‌ها و راهکارها در آموزش مدل‌های خودران