کتاب استفاده از کتابخانه‌های تخصصی NLP برای HPC
, ,

کتاب استفاده از کتابخانه‌های تخصصی NLP برای HPC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000355 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 استفاده از کتابخانه‌های تخصصی NLP برای HPC

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: همگرایی پردازش زبان طبیعی و محاسبات سطح بالا
  • 2. چرا NLP به HPC نیاز دارد؟ چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 3. مروری بر معماری‌های HPC: از کلاستر تا سوپرکامپیوتر
  • 4. مفاهیم کلیدی: نود (Node)، هسته (Core)، پردازنده (Processor)
  • 5. مقایسه عمیق سخت‌افزارها: CPU، GPU و TPU
  • 6. آشنایی با محیط‌های HPC: خط فرمان، SSH و ماژول‌ها
  • 7. مدیریت وابستگی‌ها: Virtual Environments و Conda در HPC
  • 8. مبانی پایتون برای محاسبات علمی: NumPy و Pandas در مقیاس بزرگ
  • 9. مقدمه‌ای بر PyTorch: تنسورها و عملیات پایه‌ای
  • 10. محاسبه گرادیان خودکار با Autograd در PyTorch
  • 11. استفاده از GPU در PyTorch: مفاهیم CUDA و .to(device)
  • 12. اصول پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 13. توکنیزاسیون: از روش‌های مبتنی بر کلمه تا Subword (BPE, WordPiece)
  • 14. مدل‌های بازنمایی کلاسیک: Bag-of-Words و TF-IDF
  • 15. جاسازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec و GloVe
  • 16. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی برای NLP
  • 17. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence) و چالش‌های آن‌ها
  • 18. مکانیزم توجه (Attention Mechanism): بنیان مدل‌های مدرن
  • 19. معماری ترنسفورمر (Transformer): نگاهی کلی
  • 20. لایه‌های Self-Attention و Multi-Head Attention
  • 21. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
  • 22. بلوک‌های Encoder و Decoder در ترنسفورمر
  • 23. آشنایی با مدل BERT: معماری و نوآوری‌ها
  • 24. اهداف پیش‌آموزشی BERT: Masked Language Model (MLM)
  • 25. آشنایی با خانواده مدل‌های GPT
  • 26. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP: پیش‌آموزشی و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 27. معرفی اکوسیستم Hugging Face
  • 28. کتابخانه Transformers: بارگذاری مدل‌ها و توکنایزرها
  • 29. استفاده از Pipeline برای استنتاج سریع و آسان
  • 30. کتابخانه Datasets: مدیریت و پردازش مجموعه داده‌های عظیم
  • 31. کار با داده‌های بزرگ: Memory Mapping و Streaming
  • 32. حلقه آموزش سفارشی با PyTorch برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 33. استفاده از کلاس Trainer در کتابخانه Transformers
  • 34. معیارهای ارزیابی در وظایف مختلف NLP
  • 35. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی و توزیع‌شده
  • 36. انواع موازی‌سازی: موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 37. انواع موازی‌سازی: موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 38. انواع موازی‌سازی: موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
  • 39. چالش‌های محاسبات توزیع‌شده: همگام‌سازی و سربار ارتباطی
  • 40. مفاهیم ارتباطی پایه: All-Reduce, Scatter, Gather
  • 41. مقدمه‌ای بر کتابخانه Distributed پایتورچ
  • 42. راه‌اندازی Process Group و ارتباط بین پردازه‌ها
  • 43. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با DistributedDataParallel (DDP)
  • 44. مدیریت بارگذاری داده در حالت توزیع‌شده با DistributedSampler
  • 45. همگام‌سازی گرادیان‌ها در DDP
  • 46. بهینه‌سازی عملکرد در آموزش تک-نود و چند-GPU
  • 47. آموزش با دقت مختلط (Mixed Precision Training): FP16 و BF16
  • 48. انباشت گرادیان (Gradient Accumulation) برای مدیریت حافظه
  • 49. نقطه‌گذاری (Checkpointing) و بازیابی وضعیت آموزش
  • 50. کتابخانه Hugging Face Accelerate: ساده‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 51. پیکربندی Accelerate برای سناریوهای مختلف (تک/چند GPU، TPU)
  • 52. تبدیل کدهای استاندارد PyTorch به Accelerate
  • 53. آموزش مدل‌های بزرگ: چالش حافظه GPU
  • 54. معرفی کتابخانه DeepSpeed
  • 55. بهینه‌سازی حافظه با ZeRO: Stage 1 (Partitioned Optimizer States)
  • 56. بهینه‌سازی حافظه با ZeRO: Stage 2 (Partitioned Gradients)
  • 57. بهینه‌سازی حافظه با ZeRO: Stage 3 (Partitioned Parameters)
  • 58. تخلیه به حافظه CPU و NVMe با ZeRO-Offload
  • 59. فایل پیکربندی DeepSpeed: تنظیم پارامترهای کلیدی
  • 60. یکپارچه‌سازی DeepSpeed با Hugging Face Trainer
  • 61. موازی‌سازی خط لوله با DeepSpeed
  • 62. معرفی کتابخانه Horovod
  • 63. راه‌اندازی و استفاده از Horovod با PyTorch
  • 64. مقایسه Horovod و PyTorch DDP
  • 65. معرفی JAX: NumPy بر روی شتاب‌دهنده‌ها
  • 66. تبدیلات کلیدی JAX: jit, grad, vmap, pmap
  • 67. کتابخانه‌های مبتنی بر JAX برای یادگیری عمیق: Flax و Haiku
  • 68. موازی‌سازی داده با pmap در JAX
  • 69. موضوعات پیشرفته در تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 70. موازی‌سازی تانسور (Tensor Parallelism) برای لایه‌های ترنسفورمر
  • 71. کتابخانه Megatron-LM و مفاهیم آن
  • 72. ترکیب موازی‌سازی سه‌بعدی: Data + Pipeline + Tensor
  • 73. انتخاب استراتژی موازی‌سازی مناسب برای هر سناریو
  • 74. فشرده‌سازی مدل‌ها: کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 75. کوانتیزاسیون Post-Training (PTQ) و Quantization-Aware Training (QAT)
  • 76. فشرده‌سازی مدل‌ها: هرس کردن (Pruning) و تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 77. بهینه‌سازی استنتاج (Inference): چالش‌های سرعت و تاخیر
  • 78. استفاده از ONNX و ONNX Runtime برای استنتاج سریع‌تر
  • 79. شتاب‌دهی استنتاج با TensorRT
  • 80. بهینه‌سازی کرنل‌ها: آشنایی با FlashAttention
  • 81. سرویس‌دهی مدل‌های زبان بزرگ: vLLM و TensorRT-LLM
  • 82. پردازش دسته‌ای (Batching) پویا برای بهینه‌سازی توان عملیاتی (Throughput)
  • 83. کار با زمان‌بندهای کلاستر (Cluster Schedulers): مقدمه‌ای بر SLURM
  • 84. نوشتن اسکریپت‌های ارسال کار (Job Submission Scripts) در SLURM
  • 85. درخواست منابع (GPU، CPU، حافظه) در محیط HPC
  • 86. پروفایل‌سنجی (Profiling) و شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
  • 87. ابزارهای پروفایل‌سنجی GPU: `nvidia-smi` و Nsight Systems
  • 88. ابزارهای پروفایل‌سنجی PyTorch: Profiler و Torch-TensorBoard
  • 89. اشکال‌زدایی (Debugging) کدهای توزیع‌شده
  • 90. نظارت بر روند آموزش با ابزارهایی مانند TensorBoard و Weights & Biases
  • 91. مطالعه موردی ۱: تنظیم دقیق توزیع‌شده یک مدل کلاس BERT روی دیتاست سفارشی
  • 92. مرحله ۱: آماده‌سازی داده و توکنایزر
  • 93. مرحله ۲: پیکربندی اسکریپت آموزش با Accelerate/DeepSpeed
  • 94. مرحله ۳: اجرا بر روی کلاستر HPC و تحلیل نتایج
  • 95. مطالعه موردی ۲: پیش‌آموزشی یک مدل زبان از ابتدا (Pre-training from Scratch)
  • 96. مرحله ۱: جمع‌آوری و آماده‌سازی یک مجموعه داده عظیم
  • 97. مرحله ۲: طراحی معماری، واژگان و اهداف آموزشی
  • 98. مرحله ۳: مدیریت آموزش بلندمدت، Checkpointing و ارزیابی
  • 99. روندهای آینده در NLP و HPC: مدل‌های Mixture of Experts (MoE) و فراتر از آن
  • 100. جمع‌بندی دوره، منابع بیشتر و گام‌های بعدی

📚 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 استفاده از کتابخانه‌های تخصصی NLP برای HPC”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا