سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی آموزش توزیع‌شده در یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم کلیدی در مدل‌های یادگیری عمیق بزرگ
  • 3. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. مقدمه‌ای بر پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 5. تفاوت آموزش متمرکز و توزیع‌شده
  • 6. انواع مدل‌های توزیع‌شده: داده موازی و مدل موازی
  • 7. پیاده‌سازی داده موازی با استفاده از TensorFlow
  • 8. پیاده‌سازی داده موازی با استفاده از PyTorch
  • 9. تکنیک‌های همگام‌سازی گرادیان در داده موازی
  • 10. استراتژی‌های به‌روزرسانی وزن در آموزش توزیع‌شده
  • 11. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه در آموزش توزیع‌شده
  • 12. تکنیک‌های کاهش حجم ارتباطات: فشرده‌سازی گرادیان
  • 13. استفاده از الگوریتم‌های ارتباطی بهینه (All-Reduce)
  • 14. مقدمه‌ای بر آموزش مدل موازی
  • 15. انواع مدل موازی: موازی‌سازی لایه‌ها و موازی‌سازی تانسورها
  • 16. پیاده‌سازی موازی‌سازی لایه‌ها
  • 17. پیاده‌سازی موازی‌سازی تانسورها
  • 18. چالش‌های آموزش مدل‌های بسیار بزرگ
  • 19. استراتژی‌های ترکیبی: داده موازی و مدل موازی
  • 20. معرفی فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده پیشرفته
  • 21. Horovod: ابزاری برای آموزش توزیع‌شده کارآمد
  • 22. استفاده از Horovod با TensorFlow و PyTorch
  • 23. DeepSpeed: کتابخانه‌ای برای بهینه‌سازی حافظه و سرعت
  • 24. تکنیک‌های ZeRO در DeepSpeed
  • 25. Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) Stage 1
  • 26. Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) Stage 2
  • 27. Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) Stage 3
  • 28. استفاده از PipeDream برای موازی‌سازی خط لوله
  • 29. مفهوم موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
  • 30. پیاده‌سازی موازی‌سازی خط لوله با PyTorch
  • 31. چالش‌های موازی‌سازی خط لوله: حباب‌های پردازشی
  • 32. تکنیک‌های کاهش حباب‌های پردازشی (Pipeline Bubble Reduction)
  • 33. معرفی فریم‌ورک Megatron-LM
  • 34. استفاده از Megatron-LM برای آموزش مدل‌های ترنسفورمر بزرگ
  • 35. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 36. بهینه‌سازی آموزش LLMs با استفاده از تکنیک‌های توزیع‌شده
  • 37. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ (Offloading)
  • 38. تکنیک‌های Offloading پارامترها به CPU
  • 39. تکنیک‌های Offloading گرادیان‌ها به CPU
  • 40. تکنیک‌های Offloading حالت بهینه‌ساز به CPU
  • 41. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) در آموزش توزیع‌شده
  • 42. بهینه‌سازی استفاده از GPUها در آموزش توزیع‌شده
  • 43. موازات‌سازی داده در محیط‌های ناهمگن
  • 44. راهکارهای مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده
  • 45. نقش سیستم‌های مدیریت کلاستر (مانند Slurm)
  • 46. استفاده از Docker و Kubernetes برای مدیریت محیط آموزش
  • 47. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
  • 48. استانداردهای کدنویسی و مستندسازی در پروژه‌های توزیع‌شده
  • 49. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
  • 50. مانیتورینگ و پروفایلینگ عملکرد در آموزش توزیع‌شده
  • 51. ابزارهای مانیتورینگ (مانند TensorBoard)
  • 52. تحلیل گلوگاه‌های عملکردی در آموزش توزیع‌شده
  • 53. بهینه‌سازی تنظیمات هایپرپارامتر در آموزش توزیع‌شده
  • 54. انتخاب نرخ یادگیری مناسب در مقیاس بزرگ
  • 55. استراتژی‌های زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 56. تاثیر اندازه بچ (Batch Size) بر آموزش توزیع‌شده
  • 57. تکنیک‌های افزایش اندازه بچ مؤثر (Gradient Accumulation)
  • 58. بررسی تاثیر الگوریتم‌های بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 59. استفاده از AdamW در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 60. مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌ساز مختلف
  • 61. معرفی مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته (BERT, GPT-2, GPT-3)
  • 62. کاربرد آموزش توزیع‌شده در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 63. تکنیک‌های LoRA (Low-Rank Adaptation) برای Fine-tuning
  • 64. تکنیک‌های QLoRA برای Fine-tuning با حافظه کمتر
  • 65. استفاده از آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 66. آموزش مدل‌های تشخیص تصویر در مقیاس بزرگ
  • 67. آموزش مدل‌های تولید تصویر (GANs) به صورت توزیع‌شده
  • 68. ملاحظات مربوط به سخت‌افزار (GPU, CPU, Network)
  • 69. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
  • 70. تاثیر پهنای باند شبکه بر سرعت آموزش
  • 71. استفاده از اینترکانکت‌های پرسرعت (InfiniBand)
  • 72. مدیریت انرژی در مراکز داده آموزش توزیع‌شده
  • 73. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 74. چارچوب‌های قانونی و شرعی ناظر بر محتوای آموزشی
  • 75. اهمیت انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 76. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌ها و مدل‌ها
  • 77. اصول اخلاقی در توسعه و انتشار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 78. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 79. تأکید بر منافع ملی در توسعه فناوری‌های پیشرفته
  • 80. نقش آموزش توزیع‌شده در پیشبرد اهداف علمی کشور
  • 81. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های مقیاس بزرگ
  • 82. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل‌های آموزش‌دیده
  • 83. اهمیت تکرارپذیری نتایج در آموزش توزیع‌شده
  • 84. مستندسازی فنی و علمی دقیق پروژه‌ها
  • 85. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش در حوزه آموزش توزیع‌شده
  • 86. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده آموزش توزیع‌شده
  • 87. پژوهش‌های نوین در زمینه آموزش توزیع‌شده
  • 88. راهکارهای خودکارسازی فرآیندهای آموزش توزیع‌شده
  • 89. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای داخلی
  • 90. اهمیت بومی‌سازی فناوری‌های پیشرفته
  • 91. نقش آموزش توزیع‌شده در تحقق اقتصاد دانش‌بنیان
  • 92. خاتمه و تشکر از همراهی دانشجویان
  • 93. مروری بر آموخته‌های کلیدی دوره
  • 94. تمرین‌های عملی و پروژه‌های کاربردی
  • 95. ارزیابی نهایی دوره و بازخورد دانشجویان
  • 96. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.