فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های Hugging Face: نکات و تکنیک‌های پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های Hugging Face: نکات و تکنیک‌های پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Hugging Face Ecosystem

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ و Hugging Face
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. ساختار مدل‌های Hugging Face: توکنایزرها و مدل‌ها
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 5. مفاهیم اولیه بهینه‌سازی مدل
• 6. شناخت پارامترهای کلیدی مدل
• 7. تاثیر نرخ یادگیری بر همگرایی
• 8. روش‌های مختلف بهینه‌سازی (SGD, Adam, Adagrad)
• 9. تنظیمات پارامترهای بهینه‌سازها
• 10. تنظیمات نرخ یادگیری پویا (Learning Rate Scheduling)
• 11. مفهوم Overfitting و Underfitting
• 12. روش‌های تشخیص Overfitting
• 13. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
• 14. Dropout و کاربردهای آن
• 15. Weight Decay و تاثیری آن
• 16. Batch Normalization و اثر آن
• 17. Layer Normalization و مقایسه آن
• 18. Early Stopping و نحوه پیاده‌سازی
• 19. Data Augmentation برای متون
• 20. تکنیک‌های افزایش داده متنی
• 21. استفاده از کتابخانه `datasets`
• 22. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 23. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 24. مفهوم Fine-tuning مدل‌ها
• 25. مراحل Fine-tuning
• 26. انتخاب مدل پایه مناسب
• 27. تنظیمات Fine-tuning برای وظایف مختلف
• 28. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 29. Fine-tuning برای تولید متن
• 30. Fine-tuning برای پاسخ به سوال
• 31. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 32. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 33. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 34. انتخاب مدل‌های بهینه از Hugging Face Hub
• 35. مدل‌های BERT و مشتقات آن
• 36. مدل‌های GPT و مشتقات آن
• 37. مدل‌های T5 و مشتقات آن
• 38. مدل‌های RoBERTa و ALBERT
• 39. مدل‌های DistilBERT و ELECTRA
• 40. مفاهیم Quantization
• 41. انواع Quantization (Post-Training Quantization, Quantization-Aware Training)
• 42. کاربرد Quantization برای کاهش حجم مدل
• 43. کاربرد Quantization برای افزایش سرعت استنتاج
• 44. تکنیک‌های Pruning مدل‌ها
• 45. انواع Pruning (Magnitude Pruning, Structured Pruning)
• 46. استفاده از Pruning برای کاهش پارامترها
• 47. تاثیر Pruning بر دقت مدل
• 48. مفهوم Knowledge Distillation
• 49. آموزش مدل کوچک‌تر توسط مدل بزرگ‌تر
• 50. کاربرد Knowledge Distillation
• 51. پیاده‌سازی Knowledge Distillation
• 52. بهینه‌سازی پردازش موازی (Parallel Processing)
• 53. استفاده از Multi-GPU
• 54. تکنیک‌های Distributed Training
• 55. Data Parallelism
• 56. Model Parallelism
• 57. Pipeline Parallelism
• 58. بهینه‌سازی حافظه GPU
• 59. مدیریت حافظه با استفاده از techniques
• 60. Gradient Accumulation
• 61. Gradient Checkpointing
• 62. تکنیک‌های Mixed Precision Training
• 63. استفاده از کتابخانه `accelerate`
• 64. مقدمه‌ای بر `accelerate`
• 65. پیکربندی `accelerate`
• 66. استفاده از `accelerate` برای Fine-tuning
• 67. استفاده از `accelerate` برای Distributed Training
• 68. بهینه‌سازی استنتاج (Inference Optimization)
• 69. Caching مکانیزم‌های توجه
• 70. استفاده از ONNX Runtime
• 71. تبدیل مدل به فرمت ONNX
• 72. بهینه‌سازی مدل‌های Hugging Face برای استنتاج
• 73. استفاده از TensorRT
• 74. نکات و ترفندهای پیشرفته
• 75. مدیریت خطاهای رایج در بهینه‌سازی
• 76. بررسی معیارهای ارزیابی مدل
• 77. انتخاب معیارهای مناسب برای وظایف مختلف
• 78. تحلیل نتایج بهینه‌سازی
• 79. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبان
• 80. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 81. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 82. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 83. مبانی حقوقی و شرعی استفاده از داده و مدل‌ها در نظام جمهوری اسلامی ایران
• 84. قوانین و مقررات مرتبط با محتوای دیجیتال
• 85. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 86. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در حوزه علم و فناوری
• 87. حدود شرعی در استفاده از داده و مدل‌ها
• 88. ملاحظات شرعی در پردازش داده‌های حساس
• 89. تطابق مدل‌های هوش مصنوعی با ارزش‌های اسلامی
• 90. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌ها با رویکرد اسلامی
• 91. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای فرهنگی و دینی
• 92. کاربرد مدل‌های زبانی در ترویج معارف اسلامی
• 93. تولید محتوای آموزشی دینی با کمک مدل‌های زبانی
• 94. بررسی و تحلیل متون دینی با استفاده از مدل‌های پیشرفته
• 95. فرهنگ‌سازی و آموزش عمومی در زمینه هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 96. ترویج استفاده صحیح و اخلاقی از فناوری هوش مصنوعی
• 97. ارتقاء سواد دیجیتال و هوش مصنوعی در جامعه
• 98. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی متخصص در حوزه هوش مصنوعی
• 99. برنامه‌ریزی و سیاست‌گذاری کلان در حوزه هوش مصنوعی
• 100. حمایت از پژوهش و نوآوری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی