کتاب E$^3$-Pruner: هرس‌سازی لایه‌های LLM برای استقرار موثر، اقتصادی و کارآمد
, ,

کتاب E$^3$-Pruner: هرس‌سازی لایه‌های LLM برای استقرار موثر، اقتصادی و کارآمد

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008574 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 E$^3$-Pruner: هرس‌سازی لایه‌های LLM برای استقرار موثر، اقتصادی و کارآمد

موضوع کلی: بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

موضوع میانی: تکنیک‌های هرس‌سازی (Pruning) لایه‌ها در مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر عصر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 2. چالش‌های محاسباتی و هزینه‌های استقرار LLM‌ها
  • 3. مفهوم بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 4. مروری بر تکنیک‌های فشرده‌سازی: هرس‌سازی، کوانتیزاسیون و تقطیر دانش
  • 5. تمرکز بر هرس‌سازی (Pruning): چرا یک تکنیک کلیدی است؟
  • 6. انواع هرس‌سازی: ساختاریافته در مقابل غیرساختاریافته
  • 7. آشنایی با هرس‌سازی لایه‌ها: یک رویکرد ساختاریافته قدرتمند
  • 8. اهداف دوره: دستیابی به استقرار موثر، اقتصادی و کارآمد
  • 9. معرفی مقاله E$^3$-Pruner و فلسفه اصلی آن
  • 10. سه اصل کلیدی E$^3$-Pruner: کارآمدی، اقتصاد و اثربخشی
  • 11. مبانی معماری ترانسفورمرها
  • 12. نقش لایه‌های خودتوجهی (Self-Attention)
  • 13. نقش لایه‌های شبکه پیشخور (Feed-Forward Networks)
  • 14. اهمیت اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections) و نرمال‌سازی لایه‌ها
  • 15. چرا حذف لایه‌ها چالش‌برانگیز است؟ وابستگی متقابل لایه‌ها
  • 16. مروری بر روش‌های پیشین هرس‌سازی لایه‌ها (مانند LayerDrop)
  • 17. محدودیت‌های روش‌های سنتی: نیاز به بازآموزی گسترده
  • 18. هزینه‌های بالای جستجو برای یافتن بهترین زیرمجموعه لایه‌ها
  • 19. معیارهای اهمیت‌سنجی سنتی: مبتنی بر وزن و فعال‌سازی
  • 20. چالش هرس‌سازی بدون افت شدید عملکرد (Catastrophic Forgetting)
  • 21. اصل اول: اثربخشی (Effectiveness) – حفظ عملکرد مدل
  • 22. اصل دوم: اقتصاد (Economy) – کاهش هزینه‌های محاسباتی فرآیند هرس‌سازی
  • 23. اصل سوم: کارآمدی (Efficiency) – افزایش سرعت استنتاج مدل نهایی
  • 24. نوآوری کلیدی E$^3$-Pruner: تخمین اهمیت لایه‌ها بدون نیاز به آموزش
  • 25. مفهوم اهمیت‌سنجی وظیفه‌-آگاه (Task-Aware) در مقابل وظیفه‌-ناآگاه (Task-Agnostic)
  • 26. چرا رویکرد وظیفه‌-ناآگاه E$^3$-Pruner اقتصادی است؟
  • 27. معیار اهمیت‌سنجی پیشنهادی: ارتباط با گرادیان خطا
  • 28. ایده اصلی: تقریب گرادیان بدون انجام پس‌انتشار (Backpropagation)
  • 29. تحلیل ریاضی: فرمول‌بندی معیار اهمیت لایه‌ها
  • 30. نحوه محاسبه اهمیت برای لایه‌های خودتوجهی
  • 31. نحوه محاسبه اهمیت برای لایه‌های شبکه پیشخور
  • 32. یکپارچه‌سازی و نرمال‌سازی امتیازات اهمیت در کل مدل
  • 33. الگوریتم گام به گام E$^3$-Pruner برای انتخاب لایه‌ها
  • 34. استراتژی هرس‌سازی: یک‌باره (One-shot) در مقابل تکراری (Iterative)
  • 35. فاز اول: محاسبه اهمیت لایه‌ها (Importance Estimation)
  • 36. آماده‌سازی محیط کدنویسی: کتابخانه‌های PyTorch و Transformers
  • 37. بارگذاری یک مدل زبان بزرگ از پیش آموزش‌دیده (مثلاً Llama یا BERT)
  • 38. بررسی ساختار مدل: پیمایش و شناسایی لایه‌ها
  • 39. پیاده‌سازی تابع محاسبه امتیاز اهمیت بر اساس E$^3$-Pruner
  • 40. اجرای کد برای استخراج امتیاز اهمیت تمام لایه‌ها
  • 41. تجسم (Visualization) امتیازات اهمیت لایه‌ها
  • 42. فاز دوم: حذف لایه‌ها (Layer Removal)
  • 43. پیاده‌سازی تابع حذف لایه‌ها با حفظ ساختار مدل
  • 44. مدیریت اتصالات باقی‌مانده پس از حذف لایه
  • 45. اجرای هرس‌سازی بر اساس امتیازات محاسبه‌شده
  • 46. ذخیره‌سازی معماری مدل هرس‌شده
  • 47. مقایسه تعداد پارامترها قبل و بعد از هرس‌سازی
  • 48. چالش بازیابی عملکرد پس از هرس‌سازی
  • 49. معرفی تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 50. تمرکز بر LoRA (Low-Rank Adaptation) به عنوان روش بازیابی
  • 51. چرا LoRA برای بازیابی پس از هرس‌سازی مناسب است؟
  • 52. فاز سوم: بازیابی سریع (Fast Recovery)
  • 53. پیکربندی LoRA برای مدل هرس‌شده
  • 54. انتخاب مجموعه داده مناسب برای فرآیند تنظیم دقیق کوتاه
  • 55. اجرای فرآیند تنظیم دقیق با LoRA
  • 56. ادغام وزن‌های LoRA با مدل پایه هرس‌شده
  • 57. ارزیابی اولیه عملکرد مدل بازیابی‌شده
  • 58. معیارهای ارزیابی عملکرد: Perplexity و دقت در وظایف پایین‌دستی
  • 59. معیارهای ارزیابی کارآمدی: سرعت استنتاج (Latency) و توان پردازشی (Throughput)
  • 60. معیارهای ارزیابی اقتصادی: مصرف حافظه (VRAM) و کاهش FLOPs
  • 61. برپایی چارچوب ارزیابی (Evaluation Harness)
  • 62. ارزیابی مدل اصلی (Baseline)
  • 63. ارزیابی مدل هرس‌شده قبل از بازیابی
  • 64. ارزیابی مدل نهایی پس از بازیابی با LoRA
  • 65. مقایسه نتایج: تحلیل توازن بین فشرده‌سازی و عملکرد
  • 66. تحلیل نتایج: کدام لایه‌ها بیشتر حذف می‌شوند؟ (لایه‌های ابتدایی، میانی یا انتهایی)
  • 67. مطالعه موردی اول: هرس‌سازی یک مدل Encoder-only مانند BERT
  • 68. مطالعه موردی دوم: هرس‌سازی یک مدل Decoder-only مانند Llama-2
  • 69. مطالعه موردی سوم: هرس‌سازی یک مدل Encoder-Decoder مانند T5
  • 70. ترکیب هرس‌سازی لایه‌ها با کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 71. هم‌افزایی E$^3$-Pruner با روش‌های کوانتیزاسیون مانند GPTQ و AWQ
  • 72. ترکیب هرس‌سازی لایه‌ها با تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 73. هرس‌سازی تطبیقی: انتخاب دینامیک لایه‌ها در زمان استنتاج
  • 74. کاربرد E$^3$-Pruner برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 75. بررسی تاثیر هرس‌سازی بر قابلیت‌های خاص LLM (مانند استدلال ریاضی)
  • 76. تحلیل تاثیر هرس‌سازی بر ایمنی و سوگیری (Bias) مدل
  • 77. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص (CPU, Edge Devices)
  • 78. محدودیت‌های روش E$^3$-Pruner و زمینه‌های بهبود
  • 79. روندهای آینده در فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
  • 80. خلاصه متدولوژی E$^3$-Pruner: از تئوری تا عمل
  • 81. مرور بر بهترین شیوه‌ها برای اعمال هرس‌سازی لایه‌ها
  • 82. نقشه راه برای انتخاب نرخ هرس‌سازی مناسب
  • 83. پروژه نهایی: هرس‌سازی یک LLM برای یک کاربرد مشخص
  • 84. ارائه و تحلیل نتایج پروژه نهایی
  • 85. منابع بیشتر برای یادگیری عمیق‌تر
  • 86. مسیرهای شغلی در حوزه بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 87. جمع‌بندی نهایی و نکات پایانی دوره

📚 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 E$^3$-Pruner: هرس‌سازی لایه‌های LLM برای استقرار موثر، اقتصادی و کارآمد”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا