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. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده در یادگیری عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های بزرگ
  • 5. روش‌های بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 6. گرادیان کاهشی و مشتقات آن
  • 7. مدیریت حافظه و محاسبات در مدل‌های بزرگ
  • 8. مفاهیم اولیه آموزش توزیع‌شده
  • 9. مدل‌های موازی در آموزش توزیع‌شده
  • 10. داده‌های موازی در آموزش توزیع‌شده
  • 11. موازی‌سازی تانسور
  • 12. موازی‌سازی پایپ‌لاین
  • 13. ترکیب رویکردهای موازی‌سازی
  • 14. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده (TensorFlow, PyTorch)
  • 15. استفاده از Horovod برای آموزش توزیع‌شده
  • 16. تنظیمات اولیه Horovod
  • 17. پیاده‌سازی Horovod در TensorFlow
  • 18. پیاده‌سازی Horovod در PyTorch
  • 19. کار با داده‌های بزرگ در محیط توزیع‌شده
  • 20. ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده (Distributed Storage)
  • 21. فرمت‌های داده بهینه برای آموزش توزیع‌شده
  • 22. استفاده از TensorFlow Datasets
  • 23. استفاده از PyTorch DataLoader
  • 24. مدیریت همگام‌سازی گرادیان‌ها
  • 25. فشرده‌سازی گرادیان‌ها
  • 26. تکنیک‌های کاهش تاخیر در همگام‌سازی
  • 27. الگوریتم‌های All-Reduce
  • 28. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه
  • 29. مدل‌های مقیاس‌پذیر برای پردازش زبان طبیعی
  • 30. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 31. آموزش مدل‌های ترنسفورمر به صورت توزیع‌شده
  • 32. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های ترنسفورمر
  • 33. کار با مدل‌های بینایی کامپیوتر بزرگ
  • 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق
  • 35. آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر به صورت توزیع‌شده
  • 36. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 37. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU, TPU)
  • 38. مدیریت منابع محاسباتی
  • 39. تخصیص منابع در خوشه‌های محاسباتی
  • 40. نرم‌افزارهای ارکستراسیون (Kubernetes)
  • 41. استقرار محیط آموزش توزیع‌شده
  • 42. عیب‌یابی در آموزش توزیع‌شده
  • 43. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در آموزش توزیع‌شده
  • 44. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری
  • 45. آموزش مدل‌های فوق‌بزرگ
  • 46. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مقیاس بزرگ
  • 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 48. مدیریت هایپرپارامترها در آموزش توزیع‌شده
  • 49. جستجوی هایپرپارامترهای خودکار
  • 50. روش‌های پیشرفته بهینه‌سازی
  • 51. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان تصادفی در مقیاس بزرگ
  • 52. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 53. کاهش نویز در گرادیان‌ها
  • 54. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 55. تکنیک‌های پایداری در آموزش توزیع‌شده
  • 56. مدیریت Overfitting در مقیاس بزرگ
  • 57. کوانتیزاسیون مدل‌ها برای استنتاج
  • 58. آموزش با دقت ترکیبی (Mixed Precision Training)
  • 59. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش توزیع‌شده
  • 60. تکنیک‌های Offloading
  • 61. آموزش با استفاده از چندین ماشین
  • 62. استفاده از Docker برای محیط‌های قابل تکرار
  • 63. مدیریت وابستگی‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 64. امنیت در محیط‌های آموزش توزیع‌شده
  • 65. اصول رمزنگاری در انتقال داده
  • 66. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 67. ملاحظات اخلاقی در یادگیری عمیق مقیاس بزرگ
  • 68. کاربردها در حوزه‌های مختلف (علوم، سلامت، صنعت)
  • 69. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف
  • 70. شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs)
  • 71. آموزش توزیع‌شده GNNs
  • 72. بهینه‌سازی آموزش GNNs
  • 73. استفاده از تکنیک‌های Sharding برای داده‌های گرافی
  • 74. مدیریت پویایی گراف‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 75. کاربرد GNNs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 76. کاربرد GNNs در کشف دارو
  • 77. آموزش توزیع‌شده مدل‌های مولد
  • 78. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 79. آموزش توزیع‌شده GANs
  • 80. بهینه‌سازی آموزش GANs
  • 81. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 82. آموزش توزیع‌شده Diffusion Models
  • 83. بهینه‌سازی آموزش Diffusion Models
  • 84. مدیریت منابع ابری برای آموزش توزیع‌شده
  • 85. استفاده از AWS SageMaker
  • 86. استفاده از Google Cloud AI Platform
  • 87. استفاده از Azure Machine Learning
  • 88. انتخاب معماری مناسب برای آموزش توزیع‌شده
  • 89. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
  • 90. معیارهای مقیاس‌پذیری و کارایی
  • 91. تحلیل هزینه‌های آموزش توزیع‌شده
  • 92. روش‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 93. آینده آموزش توزیع‌شده و یادگیری عمیق
  • 94. آموزش فدرال (Federated Learning)
  • 95. ملاحظات پیاده‌سازی عملیاتی
  • 96. مستندسازی و اشتراک‌گذاری دانش در تیم‌های بزرگ
  • 97. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری عمیق
  • 98. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در مقیاس بزرگ

📚 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.