سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای استقرار در انواع سخت‌افزارها

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای استقرار در انواع سخت‌افزارها

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 کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای استقرار در انواع سخت‌افزارها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 3. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 4. توجه خودی (Self-Attention)
  • 5. کوانتیزاسیون: مفهوم و اهمیت
  • 6. انواع کوانتیزاسیون
  • 7. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 8. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 9. کوانتیزاسیون خطی و غیرخطی
  • 10. مقیاس‌بندی و افست در کوانتیزاسیون
  • 11. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-bit Quantization)
  • 12. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
  • 13. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
  • 14. کوانتیزاسیون ۲ بیتی
  • 15. کوانتیزاسیون ۱ بیتی (Binary Neural Networks)
  • 16. انتخاب مقیاس و محدوده کوانتیزاسیون
  • 17. روش‌های تعیین مقیاس
  • 18. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
  • 19. کوانتیزاسیون تنسورها (Weights and Activations)
  • 20. کوانتیزاسیون لایه‌های مختلف ترنسفورمر
  • 21. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه
  • 22. کوانتیزاسیون لایه‌های فید فوروارد
  • 23. کوانتیزاسیون ورودی و خروجی مدل
  • 24. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 25. چالش‌های کوانتیزاسیون LLMs
  • 26. کاهش دقت کوانتیزاسیون در LLMs
  • 27. حفظ عملکرد مدل پس از کوانتیزاسیون
  • 28. روش‌های بهبود دقت کوانتیزاسیون
  • 29. کالیبراسیون مدل برای کوانتیزاسیون
  • 30. استفاده از مجموعه داده کالیبراسیون
  • 31. روش‌های مبتنی بر آنتروپی
  • 32. روش‌های مبتنی بر توزیع فعال‌سازی‌ها
  • 33. تکنیک‌های بهینه‌سازی کوانتیزاسیون
  • 34. کوانتیزاسیون تفاضلی (Differentiable Quantization)
  • 35. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 36. کوانتیزاسیون گسسته (Stochastic Quantization)
  • 37. کوانتیزاسیون ترکیبی (Mixed-precision Quantization)
  • 38. کوانتیزاسیون بخش‌های مختلف مدل با دقت‌های متفاوت
  • 39. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون با کتابخانه‌های رایج
  • 40. TensorFlow Lite Quantization
  • 41. PyTorch Quantization
  • 42. ONNX Runtime Quantization
  • 43. کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای مختلف
  • 44. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 45. بهینه‌سازی برای واحدهای پردازش تنسور (TPU)
  • 46. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های مرکزی (CPU)
  • 47. بهینه‌سازی برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 48. ارزیابی عملکرد مدل کوانتیزه شده
  • 49. معیارهای ارزیابی دقت (Perplexity, BLEU)
  • 50. معیارهای ارزیابی سرعت (Inference Latency)
  • 51. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه
  • 52. مقایسه مدل کوانتیزه شده با مدل اصلی
  • 53. کوانتیزاسیون مدل‌های مولد متن
  • 54. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 55. کوانتیزاسیون مدل‌های پاسخ به پرسش
  • 56. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 57. کوانتیزاسیون مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 58. کوانتیزاسیون برای کاربردهای خاص
  • 59. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده در عمل
  • 60. چالش‌های استقرار در محیط‌های واقعی
  • 61. ملاحظات امنیتی در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 62. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل فراتر از کوانتیزاسیون
  • 63. هرس کردن وزن‌ها (Weight Pruning)
  • 64. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 65. کوانتیزاسیون و هرس کردن همزمان
  • 66. کوانتیزاسیون و تقطیر دانش
  • 67. مدل‌های کوانتیزه شده سبک‌وزن (Lightweight Quantized Models)
  • 68. معماری‌های مدل بهینه شده برای کوانتیزاسیون
  • 69. مروری بر تحقیقات اخیر در کوانتیزاسیون LLMs
  • 70. آینده کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
  • 71. کوانتیزاسیون برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
  • 72. کاربرد کوانتیزاسیون در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی اخلاقی
  • 74. نقش کوانتیزاسیون در کاهش مصرف انرژی
  • 75. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 76. استانداردهای ارزیابی کوانتیزاسیون
  • 77. کارگاه عملی: کوانتیزاسیون یک مدل زبانی کوچک
  • 78. تحلیل نتایج کوانتیزاسیون در کارگاه
  • 79. رفع اشکال مشکلات رایج در کوانتیزاسیون
  • 80. پروژه‌های پیشرفته در زمینه کوانتیزاسیون
  • 81. کوانتیزاسیون برای یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 82. تأثیر کوانتیزاسیون بر bias در مدل‌ها
  • 83. رویکردهای نوین در کوانتیزاسیون نامتقارن
  • 84. کوانتیزاسیون بدون داده (Zero-shot Quantization)
  • 85. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای معماری‌های سفارشی
  • 86. کوانتیزاسیون و تأثیر آن بر دقت در وظایف پیچیده
  • 87. مدل‌های کوانتیزه شده برای پردازش بلادرنگ
  • 88. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
  • 89. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 90. مدل‌های کوانتیزه شده در پزشکی و سلامت
  • 91. کاربرد کوانتیزاسیون در آموزش زبان فارسی
  • 92. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی برای محیط‌های آموزشی
  • 93. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای ایرانی
  • 94. ملاحظات فقهی و شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
  • 95. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
  • 96. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
  • 97. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 98. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علمی کشور
  • 99. پتانسیل کوانتیزاسیون در بومی‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی
  • 100. مراحل نهایی کوانتیزاسیون و اعتبارسنجی نهایی

📚 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.