فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبان
• 3. معماری ترانسفورمر و نحوه عملکرد آن
• 4. مفهوم توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
• 5. کاربرد مدل‌های زبان در پردازش زبان طبیعی
• 6. معرفی کتابخانه TensorFlow و Keras
• 7. اصول اولیه PyTorch برای یادگیری عمیق
• 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 9. آشنایی با سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش مدل
• 10. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 11. اهمیت بهینه‌سازی در مدل‌های زبان بزرگ
• 12. معرفی کتابخانه TensorRT-LLM
• 13. نصب و پیکربندی TensorRT-LLM
• 14. مراحل اولیه استفاده از TensorRT-LLM
• 15. مفهوم TensorRT و مزایای آن
• 16. تبدیل مدل‌های زبان به فرمت TensorRT
• 17. فرآیند کامپایل مدل با TensorRT-LLM
• 18. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای TensorRT
• 19. تنظیمات زمان استنتاج (Inference)
• 20. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) در TensorRT-LLM
• 21. کوانتیزاسیون 8 بیتی و 4 بیتی
• 22. مزایای کوانتیزاسیون برای کاهش حافظه
• 23. تکنیک‌های مختلف کوانتیزاسیون
• 24. تنظیمات برای کوانتیزاسیون دقیق
• 25. بهینه‌سازی لایه‌های شبکه عصبی
• 26. بهینه‌سازی لایه‌های توجه (Attention)
• 27. بهینه‌سازی لایه‌های پیش‌خور (Feed-Forward)
• 28. استفاده از کرنل‌های بهینه‌شده TensorRT
• 29. مدیریت حافظه در TensorRT-LLM
• 30. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه GPU
• 31. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory)
• 32. مدیریت بافرهای ورودی و خروجی
• 33. بهینه‌سازی پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 34. استفاده از اندازه‌های دسته بهینه
• 35. پردازش همزمان چندین درخواست
• 36. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای مختلف
• 37. پشتیبانی TensorRT-LLM از GPUهای NVIDIA
• 38. تنظیمات برای معماری‌های مختلف GPU
• 39. کاربرد TensorRT-LLM در مدل‌های Llama
• 40. کاربرد TensorRT-LLM در مدل‌های GPT
• 41. کاربرد TensorRT-LLM در مدل‌های Bloom
• 42. کاربرد TensorRT-LLM در مدل‌های Falcon
• 43. بهینه‌سازی مدل‌های زبان فارسی
• 44. چالش‌های بهینه‌سازی مدل‌های چندزبانه
• 45. معرفی ابزارهای پروفایلینگ عملکرد
• 46. استفاده از NVIDIA Nsight Systems
• 47. تجزیه و تحلیل نتایج پروفایلینگ
• 48. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 49. روش‌های بهبود زمان پاسخ‌دهی
• 50. کاهش تأخیر (Latency) در استنتاج
• 51. افزایش توان عملیاتی (Throughput)
• 52. مدیریت بار (Load Balancing) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 53. استفاده از TensorRT-LLM در محیط‌های ابری
• 54. بهینه‌سازی برای استقرار در لبه (Edge Deployment)
• 55. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
• 56. رعایت اصول حاکم بر داده‌ها
• 57. استانداردهای حفاظت از اطلاعات کاربران
• 58. ملاحظات مربوط به قوانین داخلی
• 59. تطابق با آیین‌نامه‌های مربوط به محتوای دیجیتال
• 60. اصول شرعی در پردازش داده‌ها
• 61. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 62. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبان
• 63. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 64. پرهیز از سوگیری‌های ناخواسته در مدل‌ها
• 65. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 66. تکنیک‌های کاهش سوگیری در آموزش مدل
• 67. بررسی و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌شده
• 68. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
• 69. تست عملکرد در سناریوهای واقعی
• 70. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌ها
• 71. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی
• 72. نکات کلیدی در بهینه‌سازی مدل‌های زبان
• 73. آینده بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
• 74. نوآوری‌های جدید در TensorRT-LLM
• 75. پیشرفت‌های آتی در سخت‌افزار و نرم‌افزار
• 76. نقش یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 77. استفاده از تکنیک‌های خودکارسازی بهینه‌سازی
• 78. بهینه‌سازی مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 79. کاربرد مدل‌های زبان در حوزه‌های کاربردی
• 80. کاربرد در تحلیل احساسات متون
• 81. کاربرد در خلاصه‌سازی متون
• 82. کاربرد در تولید محتوای خلاقانه
• 83. کاربرد در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 84. کاربرد در ترجمه ماشینی
• 85. کاربرد در چت‌بات‌های هوشمند
• 86. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی نهایی
• 87. تنظیمات نهایی برای استقرار
• 88. بررسی سازگاری با زیرساخت موجود
• 89. مدیریت به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌ها
• 90. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک مدل خاص
• 91. تحلیل نتایج پس از بهینه‌سازی
• 92. مقایسه عملکرد قبل و بعد از بهینه‌سازی
• 93. جمع‌بندی و درس‌های آموخته شده