, ,

کتاب تکنیک‌های پیشرفته سخت‌افزاری برای مقیاس‌پذیری LLMs

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته سخت‌افزاری برای مقیاس‌پذیری LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش LLMs (GPU, TPU)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری LLMs مقیاس‌پذیر
  • 2. اصول مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 3. ساختارهای داده بهینه برای LLMs بزرگ
  • 4. کاهش پیچیدگی محاسباتی در مدل‌های زبانی
  • 5. مدیریت حافظه در LLMs با پارامترهای بالا
  • 6. تکنیک‌های موازی‌سازی داده در آموزش LLMs
  • 7. موازی‌سازی مدل و توازن محاسباتی
  • 8. موازی‌سازی پایپ‌لاین برای تسریع آموزش
  • 9. بهینه‌سازی ارتباطات بین گره‌ها در خوشه‌ها
  • 10. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU, TPU)
  • 11. معماری‌های حافظه مشترک و توزیع‌شده
  • 12. بهینه‌سازی بارگذاری داده و پیش‌پردازش
  • 13. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل
  • 14. کوانتیزاسیون در زمان آموزش و استنتاج
  • 15. فشرده‌سازی مدل با روش‌های هرس کردن (Pruning)
  • 16. شناسایی و حذف پارامترهای غیرضروری
  • 17. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 18. آموزش مدل کوچک‌تر با استفاده از مدل بزرگ
  • 19. بهینه‌سازی الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 20. استفاده از بهینه‌سازهای تطبیقی (Adam, SGD)
  • 21. مدیریت نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
  • 22. تنظیم ابرپارامترها برای عملکرد بهینه
  • 23. روش‌های تنظیم هایپرپارامتر خودکار (AutoML)
  • 24. ارزیابی عملکرد LLMs در مقیاس بزرگ
  • 25. معیارهای ارزیابی سنتی و جدید
  • 26. تکنیک‌های کاهش نویز در خروجی LLMs
  • 27. مدیریت سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 28. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری LLMs
  • 29. شفافیت در معماری و فرآیند آموزش
  • 30. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در LLMs
  • 31. امنیت مدل‌های زبانی در برابر حملات
  • 32. استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری در داده‌ها
  • 33. مدیریت منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی
  • 34. طراحی سیستم‌های پایدار برای LLMs
  • 35. مانیتورینگ و تشخیص خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 36. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 37. معماری‌های نسل جدید برای LLMs
  • 38. تکنیک‌های سخت‌افزاری سفارشی (ASICs)
  • 39. پردازنده‌های گرافیکی نسل آینده
  • 40. شبکه‌های پرسرعت برای ارتباطات درون‌خوشه‌ای
  • 41. سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده با توان بالا
  • 42. پروتکل‌های ارتباطی بهینه برای LLMs
  • 43. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای سخت‌افزارهای خاص
  • 44. فریم‌ورک‌های محاسباتی توزیع‌شده (Ray, Horovod)
  • 45. کتابخانه‌های بهینه‌سازی برای GPUها (CUDA, cuDNN)
  • 46. مدیریت حافظه در سطح سیستم‌عامل
  • 47. تکنیک‌های بارگذاری مدل در حافظه
  • 48. بهینه‌سازی زمان بارگذاری و دسترسی به مدل
  • 49. استفاده از حافظه‌های سریع‌تر (NVMe, Optane)
  • 50. استراتژی‌های ذخیره‌سازی موقت (Caching)
  • 51. مدیریت حافظه در زمان استنتاج
  • 52. تکنیک‌های موازی‌سازی در زمان استنتاج
  • 53. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای مصرف حافظه کمتر
  • 54. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در LLMs
  • 55. مدیریت صف درخواست‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 56. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در LLMs
  • 57. طراحی معماری‌های ماژولار برای LLMs
  • 58. بهینه‌سازی حجم مدل برای استقرار در لبه
  • 59. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای دستگاه‌های محدود
  • 60. معماری‌های LLM با نیاز حافظه کمتر
  • 61. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و تخصصی
  • 62. بهینه‌سازی توابع فعال‌سازی
  • 63. کاهش پیچیدگی محاسباتی در لایه‌های مدل
  • 64. تکنیک‌های موازی‌سازی در لایه‌های تنسور
  • 65. بهینه‌سازی عمليات ماتريسی در سخت‌افزار
  • 66. استفاده از معماری‌های ترنسفورمر بهینه شده
  • 67. بهینه‌سازی مکانیزم توجه (Attention)
  • 68. کاهش پیچیدگی مکانیزم توجه
  • 69. استفاده از توجه پراکنده (Sparse Attention)
  • 70. معماری‌های LLM با حافظه خارجی
  • 71. یکپارچه‌سازی پایگاه‌های دانش خارجی
  • 72. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات برای LLMs
  • 73. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه خارجی
  • 74. مدیریت دانش در LLMs مقیاس‌پذیر
  • 75. ساخت پایگاه‌های دانش قابل جستجو
  • 76. بهینه‌سازی فرآیند آموزش مستمر
  • 77. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون آموزش مجدد کامل
  • 78. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 79. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های بزرگ
  • 80. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
  • 81. مدیریت چندین مدل LLM به صورت همزمان
  • 82. سیستم‌های مدیریت مدل متمرکز
  • 83. استقرار مدل‌های LLM در محیط‌های ابری
  • 84. مدیریت منابع در پلتفرم‌های ابری
  • 85. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در ابر
  • 86. استفاده از سرویس‌های مدیریت شده LLM
  • 87. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling)
  • 88. طراحی سیستم‌های تحمل‌پذیر در برابر خطا
  • 89. بازیابی از خرابی گره‌ها در سیستم توزیع‌شده
  • 90. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
  • 91. امنیت زیرساخت‌های LLM
  • 92. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 93. پروتکل‌های امنیتی در ارتباطات شبکه
  • 94. محافظت از مدل‌ها در برابر سرقت
  • 95. تکنیک‌های ارزیابی امنیتی LLMs
  • 96. روش‌های تست نفوذ در سیستم‌های LLM
  • 97. مستندسازی معماری و فرآیندهای مقیاس‌پذیری
  • 98. اصول نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های LLM
  • 99. برنامه‌ریزی برای رشد آینده LLMs
  • 100. مطالعات موردی LLMs مقیاس‌پذیر در صنعت

📚 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 تکنیک‌های پیشرفته سخت‌افزاری برای مقیاس‌پذیری LLMs”

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

پیمایش به بالا