سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد Mixed Precision در افزایش سرعت استنتاج مدل‌های زبانی

کتاب کاربرد Mixed Precision در افزایش سرعت استنتاج مدل‌های زبانی

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 کاربرد Mixed Precision در افزایش سرعت استنتاج مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های استنتاج
  • 2. مفهوم دقت عددی در محاسبات کامپیوتری
  • 3. انواع دقت‌های عددی: دقت کامل (Full Precision)
  • 4. انواع دقت‌های عددی: دقت نیمه (Half Precision)
  • 5. انواع دقت‌های عددی: دقت کوارتر (Quarter Precision)
  • 6. مزایای استفاده از دقت نیمه در استنتاج
  • 7. کاهش مصرف حافظه با استفاده از دقت نیمه
  • 8. افزایش سرعت محاسبات با دقت نیمه
  • 9. چالش‌های استفاده از دقت نیمه: افت دقت
  • 10. چالش‌های استفاده از دقت نیمه: سازگاری سخت‌افزاری
  • 11. معرفی فرمت‌های FP16 و BF16
  • 12. تفاوت‌های کلیدی بین FP16 و BF16
  • 13. کاربرد FP16 در پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 14. کاربرد BF16 در پردازنده‌های تنسور (TPU) و پردازنده‌های نسل جدید
  • 15. روش‌های تبدیل مدل‌ها به دقت نیمه
  • 16. کوانتیزاسیون (Quantization) و ارتباط آن با Mixed Precision
  • 17. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 18. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: کوانتیزاسیون حین آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 19. اهمیت کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل
  • 20. کوانتیزاسیون به دقت‌های پایین‌تر (8-bit, 4-bit)
  • 21. مفهوم Mixed Precision Training
  • 22. کاربرد Mixed Precision در فرآیند آموزش مدل‌های زبانی
  • 23. مزایای Mixed Precision Training: سرعت و حافظه
  • 24. چالش‌های Mixed Precision Training
  • 25. روش‌های مدیریت افت دقت در Mixed Precision Training
  • 26. استفاده از Loss Scaling در Mixed Precision
  • 27. تنظیم پارامترهای Loss Scaling
  • 28. انواع Loss Scaling: Dynamic Loss Scaling
  • 29. انواع Loss Scaling: Static Loss Scaling
  • 30. معرفی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پشتیبان Mixed Precision
  • 31. PyTorch و پشتیبانی از Mixed Precision
  • 32. TensorFlow و پشتیبانی از Mixed Precision
  • 33. NVIDIA Apex و ابزارهای آن
  • 34. Intel OpenVINO برای بهینه‌سازی استنتاج
  • 35. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استنتاج
  • 36. حذف لایه‌های غیرضروری مدل
  • 37. تکنیک Pruning (هرس کردن) وزن‌های مدل
  • 38. انواع Pruning: Unstructured Pruning
  • 39. انواع Pruning: Structured Pruning
  • 40. بهینه‌سازی معماری مدل برای استنتاج سریع‌تر
  • 41. استفاده از معماری‌های سبک‌تر مدل‌های زبانی
  • 42. معرفی مدل‌های زبانی بهینه‌شده برای استنتاج
  • 43. کاربرد ONNX Runtime برای استنتاج چندسکویی
  • 44. بهینه‌سازی استنتاج در محیط‌های ابری
  • 45. بهینه‌سازی استنتاج بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 46. ملاحظات امنیتی در استنتاج مدل‌های زبانی
  • 47. حفاظت از مدل در برابر حملات تزریق (Adversarial Attacks)
  • 48. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات تزریق
  • 49. بررسی تأثیر Mixed Precision بر امنیت مدل
  • 50. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 51. شفافیت در مورد دقت محاسباتی مدل
  • 52. تأثیر دقت محاسباتی بر خروجی مدل‌های زبانی
  • 53. بررسی تأثیر Mixed Precision بر سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 54. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 55. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با دقت‌های مختلف
  • 56. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)
  • 57. معیارهای ارزیابی: سرعت (Latency)
  • 58. معیارهای ارزیابی: توان عملیاتی (Throughput)
  • 59. معیارهای ارزیابی: مصرف حافظه (Memory Footprint)
  • 60. مقایسه عملکرد مدل‌های زبانی در دقت کامل و نیمه
  • 61. مطالعات موردی: استنتاج مدل‌های ترجمه ماشینی با Mixed Precision
  • 62. مطالعات موردی: استنتاج مدل‌های تولید متن با Mixed Precision
  • 63. مطالعات موردی: استنتاج مدل‌های پاسخ به پرسش با Mixed Precision
  • 64. مطالعات موردی: استنتاج مدل‌های خلاصه‌سازی متن با Mixed Precision
  • 65. آینده Mixed Precision در مدل‌های زبانی
  • 66. پیشرفت‌های سخت‌افزاری در پشتیبانی از دقت‌های پایین
  • 67. توسعه الگوریتم‌های کوانتیزاسیون پیشرفته‌تر
  • 68. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر
  • 69. نقش Mixed Precision در دموکراتیزه کردن دسترسی به هوش مصنوعی
  • 70. چالش‌های پیاده‌سازی Mixed Precision در مقیاس بزرگ
  • 71. راهکارهای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision
  • 72. انتخاب استراتژی مناسب Mixed Precision برای کاربردهای خاص
  • 73. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌شده
  • 74. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی با Mixed Precision
  • 75. بررسی مقررات و استانداردهای مربوط به دقت محاسباتی
  • 76. ملاحظات حقوقی در استفاده از مدل‌های بهینه‌شده
  • 77. آموزش و توانمندسازی توسعه‌دهندگان در زمینه Mixed Precision
  • 78. توسعه ابزارهای خودکار برای بهینه‌سازی Mixed Precision
  • 79. تحلیل هزینه-فایده استفاده از Mixed Precision
  • 80. اهمیت دقت محاسباتی در کاربردهای حساس
  • 81. کاربرد Mixed Precision در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 82. کاربرد Mixed Precision در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. کاربرد Mixed Precision در تحلیل احساسات
  • 84. کاربرد Mixed Precision در ربات‌های گفتگو
  • 85. کاربرد Mixed Precision در پردازش گفتار
  • 86. مروری بر آخرین تحقیقات در زمینه Mixed Precision
  • 87. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 88. پیش‌بینی روندها در زمینه بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی
  • 89. نقش تحقیقات بنیادی در پیشبرد Mixed Precision
  • 90. تأثیر همکاری‌های بین‌المللی در استانداردسازی Mixed Precision
  • 91. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری فناوری Mixed Precision
  • 92. بررسی نقش استانداردهای ملی در بومی‌سازی Mixed Precision
  • 93. راهکارهای ارتقاء دانش فنی در حوزه Mixed Precision
  • 94. توسعه نسلی جدید از مدل‌های زبانی با قابلیت Mixed Precision داخلی
  • 95. تأثیر Mixed Precision بر نوآوری در حوزه هوش مصنوعی
  • 96. اهمیت مستندسازی و اشتراک‌گذاری تجربیات در Mixed Precision
  • 97. بررسی چالش‌های فرهنگی در پذیرش Mixed Precision

📚 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.