سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های زبانی بزرگ

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 زبانی بزرگ

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. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
  • 3. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای LLMs
  • 5. توکن‌سازی و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 6. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه (Attention)
  • 7. پیاده‌سازی پایه‌های ترنسفورمر با TensorFlow/PyTorch
  • 8. مقدمه‌ای بر مفاهیم موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 9. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده در PyTorch Distributed
  • 10. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده در TensorFlow Distributed
  • 11. مبانی موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 12. انواع موازی‌سازی مدل: Tensor Parallelism
  • 13. پیاده‌سازی Tensor Parallelism
  • 14. انواع موازی‌سازی مدل: Pipeline Parallelism
  • 15. پیاده‌سازی Pipeline Parallelism
  • 16. استراتژی‌های ترکیب موازی‌سازی داده و مدل
  • 17. مفاهیم صف‌بندی توزیع‌شده (Distributed Queuing)
  • 18. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی آموزش توزیع‌شده (مانند DeepSpeed)
  • 19. پیکربندی اولیه DeepSpeed برای آموزش LLMs
  • 20. بهینه‌سازی حافظه در آموزش توزیع‌شده با DeepSpeed
  • 21. بهینه‌سازی محاسبات با DeepSpeed ZeRO
  • 22. استفاده از Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)
  • 23. انواع سطوح ZeRO (ZeRO-1, ZeRO-2, ZeRO-3)
  • 24. تنظیمات پیشرفته DeepSpeed
  • 25. مقدمه‌ای بر چارچوب Horovod
  • 26. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با Horovod
  • 27. مقایسه Horovod با PyTorch Distributed
  • 28. مبانی هماهنگ‌سازی گرادیان‌ها (Gradient Synchronization)
  • 29. الگوریتم‌های هماهنگ‌سازی توزیع‌شده (All-Reduce, All-Gather)
  • 30. مدیریت ارتباطات در خوشه‌های محاسباتی
  • 31. پروتکل‌های ارتباطی (NCCL, Gloo)
  • 32. تنظیمات شبکه برای آموزش توزیع‌شده
  • 33. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در آموزش توزیع‌شده
  • 34. تشخیص و رفع اشکالات رایج در آموزش توزیع‌شده
  • 35. مدیریت منابع و زمان‌بندی وظایف (Task Scheduling)
  • 36. استفاده از سیستم‌های مدیریت خوشه (مانند Slurm)
  • 37. تنظیمات محیط اجرای توزیع‌شده
  • 38. مقدمه‌ای بر آموزش تقویتی توزیع‌شده (Distributed RL)
  • 39. کاربرد آموزش توزیع‌شده در مدل‌های تولید متن
  • 40. آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی توزیع‌شده
  • 41. تنظیمات سخت‌افزاری برای آموزش LLMs (GPU, CPU)
  • 42. انتخاب مناسب سخت‌افزار برای مقیاس‌پذیری
  • 43. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش بار محاسباتی
  • 44. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 45. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) در آموزش توزیع‌شده
  • 46. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های حجیم و توزیع‌شده
  • 47. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
  • 48. مدیریت نسخه‌های مدل و داده‌ها
  • 49. استفاده از ابزارهای version control برای پروژه‌های توزیع‌شده
  • 50. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های بزرگ مقیاس
  • 51. مبانی بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization)
  • 52. تکنیک‌های پروفایلینگ (Profiling) برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 53. تحلیل مصرف حافظه و پردازنده در آموزش توزیع‌شده
  • 54. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 55. ملاحظات اخلاقی در توسعه LLMs
  • 56. مستندسازی فنی پروژه‌های آموزش توزیع‌شده
  • 57. اصول ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 58. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
  • 59. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در مقیاس بزرگ
  • 60. استفاده از ابزارهای مدیریت آزمایش (Experiment Management)
  • 61. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 62. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 63. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Pre-training)
  • 64. مراحل پیش‌پردازش داده برای Pre-training
  • 65. معماری‌های پیشرفته‌تر ترنسفورمر (مانند GPT, BERT)
  • 66. تکنیک‌های Self-Supervised Learning
  • 67. کاربرد آموزش توزیع‌شده در مدل‌های مولد
  • 68. آموزش Stable Diffusion با استفاده از آموزش توزیع‌شده
  • 69. مبانی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 70. پیاده‌سازی GNN توزیع‌شده
  • 71. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های علمی
  • 72. پردازش زبان طبیعی برای اسناد رسمی و فنی
  • 73. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از LLMs
  • 74. چارچوب‌های قانونی توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی در ایران
  • 75. اصول کاربری و اخلاقی در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 76. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 77. امنیت داده‌ها در فرآیندهای آموزش توزیع‌شده
  • 78. مقاومت مدل‌ها در برابر حملات adversarial
  • 79. آموزش مدل‌های زبانی چندزبانه با رویکرد توزیع‌شده
  • 80. مبانی Transfer Learning در پردازش زبان طبیعی
  • 81. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بسیار بزرگ
  • 82. رویکردهای نوین در کاهش مصرف منابع محاسباتی
  • 83. معماری‌های حافظه توزیع‌شده برای LLMs
  • 84. سیستم‌های ذخیره‌سازی موازی برای داده‌های آموزشی
  • 85. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 86. طراحی معماری‌های تحمل‌پذیر خطا
  • 87. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing) برای آموزش توزیع‌شده
  • 88. استفاده از سرویس‌های ابری (مانند AWS, Azure, GCP)
  • 89. تنظیمات امنیتی در محیط‌های ابری
  • 90. مدیریت هزینه در استفاده از منابع ابری
  • 91. بهینه‌سازی هزینه‌ها در آموزش توزیع‌شده روی ابرها
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 93. کاربرد Federated Learning در حفظ حریم خصوصی
  • 94. مقایسه Federated Learning با آموزش توزیع‌شده سنتی
  • 95. مبانی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های Time Series
  • 96. کاربرد LLMs در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 97. پردازش زبان طبیعی برای متون حقوقی و قضایی
  • 98. ملاحظات مربوط به بومی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 99. ارزیابی و انطباق مدل‌ها با فرهنگ و ارزش‌های ایرانی
  • 100. ساختارهای داده‌ای بهینه برای آموزش توزیع‌شده

📚 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.