فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی پیشرفته مدل‌های زبان بزرگ برای ارائه با کارایی بالا با استفاده از NVIDIA Dynamo و PyTorch/CUDA

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی پیشرفته مدل‌های زبان بزرگ برای ارائه با کارایی بالا با استفاده از NVIDIA Dynamo و PyTorch/CUDA

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: بهینه‌سازی و پیاده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. اصول یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری ترنسفورمر: سنگ بنای مدل‌های زبان بزرگ
• 4. مفاهیم کلیدی در آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 5. مقدمه‌ای بر NVIDIA Dynamo برای ارائه‌ی مدل‌های زبان
• 6. معماری Dynamo: پیش‌پردازش و رمزگشایی مجزا
• 7. بهینه‌سازی مرحله پیش‌پردازش در Dynamo
• 8. بهینه‌سازی مرحله رمزگشایی در Dynamo
• 9. مدیریت حافظه پیشرفته برای مدل‌های زبان بزرگ
• 10. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل
• 11. استفاده از دقت پایین (Low-Precision) در محاسبات
• 12. بهینه‌سازی‌های سطح کرنل CUDA برای عملیات ترنسفورمر
• 13. پیاده‌سازی بهینه عملیات ماتریسی در CUDA
• 14. بهینه‌سازی‌های مربوط به attention در ترنسفورمرها
• 15. تکنیک‌های موازی‌سازی داده در PyTorch
• 16. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل در PyTorch
• 17. موازی‌سازی تانسور در PyTorch
• 18. استفاده از DistributedDataParallel (DDP)
• 19. استفاده از FullyShardedDataParallel (FSDP)
• 20. بهینه‌سازی ارتباطات بین پردازنده‌ها
• 21. تکنیک‌های کاهش حجم مدل در زمان اجرا
• 22. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبان بزرگ
• 23. پایش عملکرد مدل‌های زبان در زمان ارائه
• 24. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد در سیستم‌های ارائه
• 25. ابزارهای پروفایلینگ در PyTorch و CUDA
• 26. استفاده از Nsight Systems برای پروفایلینگ
• 27. استفاده از Nsight Compute برای پروفایلینگ کرنل
• 28. کاهش تأخیر (Latency) در پاسخ‌دهی مدل
• 29. افزایش توان عملیاتی (Throughput) سیستم
• 30. تکنیک‌های batching پویا برای بهینه‌سازی
• 31. مدیریت حافظه GPU در زمان ارائه
• 32. استفاده از تکنیک‌های offloading
• 33. بهینه‌سازی‌های مربوط به KV Cache
• 34. مدیریت KV Cache برای درخواست‌های همزمان
• 35. استفاده از Page Attention برای مدیریت KV Cache
• 36. تکنیک‌های quantization-aware training
• 37. بهینه‌سازی معماری مدل برای ارائه
• 38. مقایسه معماری‌های مختلف مدل‌های زبان
• 39. تأثیر اندازه مدل بر عملکرد و منابع
• 40. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های کوچک‌تر
• 41. استفاده از مدل‌های Distilled
• 42. تکنیک‌های Knowledge Distillation
• 43. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Fine-tuned
• 44. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 45. استقرار مدل‌های زبان در محیط‌های ابری
• 46. استقرار مدل‌ها در محیط‌های On-Premise
• 47. استفاده از کانتینرسازی (Docker, Kubernetes)
• 48. بهینه‌سازی تنظیمات شبکه برای ارائه
• 49. ملاحظات امنیتی در ارائه مدل‌های زبان
• 50. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
• 51. مقدمه‌ای بر مفاهیم بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 52. تکنیک‌های بهینه‌سازی عددی برای توابع هدف
• 53. گرادیان کاهشی و انواع آن (SGD, Adam)
• 54. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 55. بهینه‌سازی‌های مربوط به Regularization
• 56. تکنیک‌های Early Stopping
• 57. استفاده از Batch Normalization و Layer Normalization
• 58. بهینه‌سازی‌های مربوط به Activation Functions
• 59. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی
• 60. کاربرد یادگیری تقویتی در تنظیم ابرپارامترها
• 61. بهینه‌سازی‌های مربوط به Hyperparameter Tuning
• 62. استفاده از ابزارهای Grid Search و Random Search
• 63. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 64. استفاده از ابزارهای Optuna و Ray Tune
• 65. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Ensemble
• 66. تکنیک‌های Bagging و Boosting
• 67. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Incremental Learning
• 68. مدیریت تغییرات داده در طول زمان
• 69. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Federated Learning
• 70. ملاحظات ارتباطی در Federated Learning
• 71. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Graph Neural Networks
• 72. کاربرد GNN در پردازش داده‌های ساختاریافته
• 73. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Transformer برای داده‌های غیرمتنی
• 74. کاربرد Transformer در بینایی ماشین
• 75. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Multimodal
• 76. ترکیب اطلاعات از منابع مختلف
• 77. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Efficient Transformers
• 78. معماری‌های سبک‌تر و سریع‌تر
• 79. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Long-Context Transformers
• 80. پردازش ورودی‌های طولانی‌تر
• 81. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Retrieval-Augmented Generation
• 82. ترکیب بازیابی اطلاعات با تولید متن
• 83. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Prompt Engineering
• 84. طراحی ورودی‌های مؤثر برای مدل
• 85. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 86. تکنیک‌های LoRA و Adapters
• 87. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Quantized Neural Networks
• 88. کوانتیزاسیون با دقت متغیر
• 89. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Sparse Neural Networks
• 90. استفاده از وزن‌های پراکنده
• 91. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Hardware-Aware Neural Networks
• 92. طراحی مدل با در نظر گرفتن سخت‌افزار
• 93. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Neural Architecture Search (NAS)
• 94. جستجوی خودکار معماری مدل
• 95. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Efficient Inference
• 96. کاهش مصرف منابع در زمان استنتاج
• 97. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Real-time Inference
• 98. ارائه مدل در زمان واقعی
• 99. بهینه‌سازی‌های مربوط به مدل‌های Edge AI
• 100. استفاده از مدل‌ها در دستگاه‌های لبه