فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی LLMs برای سرعت و پاسخگویی در زمان واقعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی LLMs برای سرعت و پاسخگویی در زمان واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مفاهیم کلیدی در بهینه‌سازی سرعت
• 3. انواع معماری‌های LLM برای پاسخگویی سریع
• 4. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های کوانتیزاسیون
• 5. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و تأثیر آن بر سرعت
• 6. کوانتیزاسیون ۴ بیتی و ملاحظات آن
• 7. بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها
• 8. فشرده‌سازی مدل با استفاده از هرس کردن
• 9. هرس کردن ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 10. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 11. آموزش مدل کوچک‌تر از مدل بزرگ
• 12. استفاده از داده‌های مصنوعی برای تقطیر
• 13. معرفی تکنیک‌های حافظه نهان (Caching)
• 14. حافظه نهان کلید-مقدار (Key-Value Caching)
• 15. بهینه‌سازی حافظه نهان برای LLMها
• 16. تکنیک‌های موازی‌سازی در LLMها
• 17. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 18. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 19. موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
• 20. موازنه بار در سیستم‌های توزیع‌شده
• 21. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (TPUs, GPUs)
• 22. معماری‌های جدید برای پردازش سریع‌تر
• 23. کانفیگ‌های بهینه برای سخت‌افزار
• 24. مدیریت حافظه در زمان اجرا
• 25. بهینه‌سازی I/O برای بارگذاری سریع‌تر مدل
• 26. مقایسه عملکرد معماری‌های مختلف
• 27. تکنیک‌های پیش‌پردازش ورودی برای سرعت
• 28. پردازش دسته‌ای (Batching) و بهینه‌سازی آن
• 29. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 30. معرفی مدل‌های DistilBERT و TinyBERT
• 31. کاربرد مدل‌های کم‌حجم در برنامه‌های کاربردی
• 32. بهینه‌سازی لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 33. مکانیزم‌های توجه خطی (Linear Attention)
• 34. توجه پراکنده (Sparse Attention)
• 35. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی توجه
• 36. بهینه‌سازی رمزگشا (Decoder Optimization)
• 37. تولید متن گام به گام و بهینه‌سازی آن
• 38. مدیریت طول دنباله در تولید متن
• 39. تکنیک‌های جستجوی پرتو (Beam Search) و بهینه‌سازی آن
• 40. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling) برای تنوع و سرعت
• 41. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 42. ارزیابی معیارها: سرعت، دقت، و حافظه
• 43. متریک‌های سرعت پاسخگویی (Latency)
• 44. متریک‌های توان عملیاتی (Throughput)
• 45. اندازه‌گیری مصرف حافظه
• 46. تکنیک‌های پروفایلینگ (Profiling) برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 47. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد LLM
• 48. بهینه‌سازی مدل برای سناریوهای خاص
• 49. کاربرد در چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 50. بهینه‌سازی برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 51. ملاحظات امنیتی در بهینه‌سازی LLM
• 52. حفظ حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 53. پیشگیری از سوءاستفاده از مدل‌های بهینه‌شده
• 54. مدیریت نسخه‌های مدل بهینه‌شده
• 55. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی
• 56. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های بهینه‌سازی
• 57. TensorRT و کاربردهای آن
• 58. OpenVINO برای پردازش در لبه
• 59. ONNX Runtime برای پلتفرم‌های متنوع
• 60. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی تخصصی
• 61. بهینه‌سازی در سطح کد C++/CUDA
• 62. تکنیک‌های کامپایل پیشرفته
• 63. خودکارسازی فرآیند بهینه‌سازی
• 64. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارامترها
• 65. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
• 66. جستجوی تصادفی و بهینه‌سازی خودکار
• 67. مباحث پیشرفته در کوانتیزاسیون
• 68. کوانتیزاسیون کوانتومی (Quantile Quantization)
• 69. کوانتیزاسیون مختلط (Mixed-Precision Quantization)
• 70. بهینه‌سازی برای معماری‌های حافظه کم
• 71. استفاده از معماری‌های ترنسفورمر کارآمد
• 72. معماری‌های با مکانیسم توجه جایگزین
• 73. بهینه‌سازی در سطح سخت‌افزار
• 74. طراحی سخت‌افزارهای سفارشی برای LLM
• 75. تأثیر معماری شبکه بر سرعت
• 76. برنامه‌ریزی اجرای عملیات روی سخت‌افزار
• 77. مدیریت انرژی در سیستم‌های با LLM
• 78. تکنیک‌های خاموش کردن بخش‌های غیرضروری
• 79. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش دسته‌ای
• 80. ارتباط بین سرعت و کیفیت مدل
• 81. یافتن نقطه تعادل مطلوب
• 82. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای حفظ کیفیت
• 83. ارزیابی مداوم مدل‌های بهینه‌شده
• 84. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل
• 85. مدیریت چرخه عمر مدل‌های LLM
• 86. آینده بهینه‌سازی LLM برای سرعت و پاسخگویی
• 87. پیش‌بینی روندهای نوظهور
• 88. نقش یادگیری ماشین در بهینه‌سازی خودکار