فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی سخت‌افزار و نرم‌افزار برای اجرای مدل‌های Llama-2 70b و Mixtral 8x7b با توان عملیاتی پایین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی سخت‌افزار و نرم‌افزار برای اجرای مدل‌های Llama-2 70b و Mixtral 8x7b با توان عملیاتی پایین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 2. معماری ترنسفورمر و اصول آن
• 3. مدل Llama-2 70b: ساختار و قابلیت‌ها
• 4. مدل Mixtral 8x7b: معماری Experten-Mixture (MoE)
• 5. پردازش داده و پیش‌پردازش برای LLMها
• 6. مفاهیم کلیدی در اجرای LLM
• 7. سخت‌افزار مورد نیاز برای اجرای LLM
• 8. معرفی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
• 9. معماری‌های مختلف GPU و مناسب‌ترین آن‌ها
• 10. حافظه GPU و پهنای باند آن
• 11. پردازنده‌های مرکزی (CPU) و نقش آن‌ها
• 12. حافظه RAM و تأثیر آن بر عملکرد
• 13. ذخیره‌سازی داده‌ها و سرعت دسترسی
• 14. نرم‌افزار مورد نیاز برای اجرای LLM
• 15. سیستم‌عامل‌های مناسب (لینوکس)
• 16. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (PyTorch, TensorFlow)
• 17. کتابخانه‌های بهینه‌سازی LLM (Hugging Face Transformers)
• 18. درایورهای GPU و تنظیمات آن‌ها
• 19. مفهوم توان عملیاتی (Throughput)
• 20. اهمیت توان عملیاتی در اجرای LLM
• 21. عوامل مؤثر بر توان عملیاتی
• 22. مدل‌سازی توان عملیاتی برای Llama-2 70b
• 23. مدل‌سازی توان عملیاتی برای Mixtral 8x7b
• 24. ارزیابی عملکرد سخت‌افزار
• 25. معیارهای سنجش عملکرد GPU
• 26. معیارهای سنجش عملکرد CPU
• 27. معیارهای سنجش عملکرد حافظه
• 28. تست‌های استاندارد بنچمارک برای LLM
• 29. نرم‌افزارهای مانیتورینگ عملکرد
• 30. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای اجرای LLM
• 31. کوچک‌سازی مدل (Model Quantization)
• 32. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (FP16, BF16, INT8)
• 33. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
• 34. فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
• 35. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning)
• 36. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 37. بهینه‌سازی بارگذاری مدل (Model Loading Optimization)
• 38. مدیریت حافظه در اجرای LLM
• 39. استفاده بهینه از حافظه GPU
• 40. استفاده بهینه از حافظه RAM
• 41. تکنیک‌های Offloading
• 42. بهینه‌سازی اجرای توکن (Token Generation Optimization)
• 43. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling Methods)
• 44. Beam Search و بهینه‌سازی آن
• 45. Top-k Sampling و Top-p (Nucleus) Sampling
• 46. مدیریت بچ (Batch Management)
• 47. اندازه بچ و تأثیر آن بر توان عملیاتی
• 48. تنظیم اندازه بچ برای Llama-2 70b
• 49. تنظیم اندازه بچ برای Mixtral 8x7b
• 50. استفاده از موازی‌سازی (Parallelism)
• 51. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 52. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 53. موازی‌سازی پایپ‌لاین (Pipeline Parallelism)
• 54. استفاده از تکنیک‌های Batching برای افزایش توان عملیاتی
• 55. Batching با اندازه‌های متغیر (Dynamic Batching)
• 56. Batching برای سناریوهای کم همزمانی (Low Concurrency)
• 57. تحلیل هزینه اجرای LLM
• 58. هزینه‌های سخت‌افزاری (خرید و نگهداری)
• 59. هزینه‌های نرم‌افزاری و لایسنس
• 60. هزینه‌های انرژی و مصرف برق
• 61. هزینه‌های مرتبط با زمان اجرا
• 62. محاسبه هزینه بر اساس توان عملیاتی
• 63. محاسبه هزینه بر اساس تعداد توکن تولید شده
• 64. مقایسه هزینه‌های Llama-2 70b و Mixtral 8x7b
• 65. عوامل مؤثر بر کاهش هزینه
• 66. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای کاهش هزینه
• 67. انتخاب استراتژی‌های نرم‌افزاری بهینه
• 68. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
• 69. استفاده از سرویس‌های ابری برای اجرای LLM
• 70. تنظیمات بهینه در پلتفرم‌های ابری
• 71. ملاحظات امنیتی در اجرای LLM
• 72. حفاظت از داده‌های ورودی و خروجی
• 73. امنیت مدل در برابر حملات
• 74. رعایت چارچوب‌های قانونی و شرعی در پردازش داده
• 75. حریم خصوصی کاربران در پردازش داده
• 76. پروتکل‌های ارتباطی امن
• 77. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
• 78. جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست
• 79. شفافیت در عملکرد مدل
• 80. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 81. کاربردهای عملی LLM در صنایع مختلف
• 82. پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 83. تولید متن و محتوا
• 84. ترجمه ماشینی
• 85. خلاصه‌سازی متون
• 86. پاسخگویی به سوالات
• 87. توسعه دستیاران مجازی هوشمند
• 88. نقش LLM در تحقیق و توسعه
• 89. آینده LLM و روندهای پیش رو
• 90. مدل‌های بزرگتر و پیچیده‌تر
• 91. کارایی بالاتر و مصرف انرژی کمتر
• 92. کاربردهای نوین و خلاقانه
• 93. تکامل معماری‌های LLM
• 94. اهمیت آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها