کتاب بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای سرعت
, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای سرعت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000354 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای سرعت

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 2. اصول برنامه نویسی موازی
  • 3. مفاهیم پردازش توزیع شده
  • 4. آشنایی با پردازنده‌های CPU و GPU
  • 5. معماری‌های سخت‌افزاری HPC
  • 6. حافظه نهان (Cache) و سلسله مراتب حافظه
  • 7. دستورالعمل‌هایSIMD
  • 8. برنامه نویسی برداری (Vector Programming)
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 12. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 13. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 14. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 15. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 16. ترنسفورمرهای نسل اول
  • 17. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 18. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 19. چالش‌های سرعت در مدل‌های NLP
  • 20. معرفی ابزارهای پروفایلینگ (Profiling)
  • 21. تکنیک‌های پروفایلینگ CPU
  • 22. تکنیک‌های پروفایلینگ GPU
  • 23. تحلیل گلوگاه‌های اجرایی (Bottlenecks)
  • 24. بهینه‌سازی کد C/C++
  • 25. بهینه‌سازی کد Python
  • 26. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی مانند NumPy
  • 27. برنامه نویسی CUDA برای GPU
  • 28. اصول برنامه نویسی CUDA
  • 29. مدل حافظه CUDA
  • 30. مدیریت هسته‌ها (Kernel Management) در CUDA
  • 31. بهینه‌سازی حافظه در CUDA
  • 32. همگام‌سازی نخ‌ها (Thread Synchronization) در CUDA
  • 33. مدیریت خطا در CUDA
  • 34. معرفی کتابخانه cuDNN
  • 35. استفاده از cuDNN برای شبکه‌های عصبی
  • 36. معرفی کتابخانه TensorRT
  • 37. مراحل بهینه‌سازی با TensorRT
  • 38. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 39. انواع کوانتیزاسیون (INT8, FP16)
  • 40. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 41. تکنیک‌های کوانتیزاسیون حین آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 42. تزریق نویز (Noise Injection) در کوانتیزاسیون
  • 43. دقت و سرعت در کوانتیزاسیون
  • 44. ادغام لایه‌ها (Layer Fusion)
  • 45. بهینه‌سازی عملیات ماتریسی
  • 46. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 47. استفاده از تکنیک‌های تنک‌سازی (Sparsity)
  • 48. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 49. ترنسفورمرهای سبک (Lightweight Transformers)
  • 50. مدل‌های DistilBERT
  • 51. مدل‌های MobileBERT
  • 52. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 53. پیاده‌سازی تقطیر دانش
  • 54. معرفی کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 55. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 56. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 57. بهینه‌سازی برای استنتاج (Inference)
  • 58. بهینه‌سازی برای آموزش (Training)
  • 59. استفاده از Mixed Precision Training
  • 60. استراتژی‌های کاهش اندازه مدل
  • 61. پری-ترینینگ (Pre-training) بهینه
  • 62. فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 63. پرونده‌سازی (Pruning) مدل‌ها
  • 64. مراحل پرونده‌سازی
  • 65. انواع پرونده‌سازی (unstructured, structured)
  • 66. ارزیابی تاثیر پرونده‌سازی بر عملکرد
  • 67. فریز کردن وزن‌ها (Weight Freezing)
  • 68. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 69. استفاده از پردازش موازی در آموزش
  • 70. آموزش موازی داده (Data Parallelism)
  • 71. آموزش موازی مدل (Model Parallelism)
  • 72. آموزش ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 73. مدل‌های موازی نمودار محاسباتی (Computational Graph Parallelism)
  • 74. استفاده از کتابخانه PyTorch Distributed
  • 75. استفاده از کتابخانه TensorFlow Distributed
  • 76. مدیریت توزیع داده در آموزش
  • 77. همگام‌سازی گرادیان‌ها (Gradient Synchronization)
  • 78. بهینه‌سازی ارتباطات در سیستم‌های توزیع شده
  • 79. استفاده از MPI
  • 80. پروتکل‌های ارتباطی در HPC
  • 81. مدیریت صف وظایف (Job Scheduling)
  • 82. سیستم‌های مدیریت خوشه‌ای (Cluster Management Systems)
  • 83. مدیریت منابع سخت‌افزاری
  • 84. استفاده از Docker برای محیط‌های تکرارپذیر
  • 85. کانتینرسازی (Containerization) برنامه‌های HPC
  • 86. اورکستراسیون (Orchestration) با Kubernetes
  • 87. میکروسرویس‌ها در HPC
  • 88. APIهای بهینه‌سازی شده برای NLP
  • 89. پلتفرم‌های استقرار مدل (Model Deployment Platforms)
  • 90. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص (ASICs, FPGAs)
  • 91. معماری‌های پردازشی نوظهور
  • 92. پردازش در حافظه (In-Memory Computing)
  • 93. محاسبات کوانتومی (Quantum Computing) و NLP (مقدمه)
  • 94. چالش‌های امنیتی در HPC
  • 95. پروفایلینگ و بهینه‌سازی چرخه عمر مدل
  • 96. نظارت بر عملکرد مدل در زمان اجرا
  • 97. تکرارپذیری (Reproducibility) در آزمایشات HPC
  • 98. مستندسازی و اشتراک‌گذاری کد بهینه
  • 99. ارزیابی معیارهای عملکرد (Latency, Throughput, Memory Usage)
  • 100. تحلیل هزینه-عملکرد (Cost-Performance Analysis)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای سرعت”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا