, ,

کتاب بهینه‌سازی LLMs برای افزایش طول عمر مدل و کاهش هزینه‌ها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 بهینه‌سازی LLMs برای افزایش طول عمر مدل و کاهش هزینه‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
  • 3. آشنایی با توکن‌سازی و روش‌های آن
  • 4. انواع توکن‌سازی: BPE، WordPiece، SentencePiece
  • 5. بررسی مدل‌های زبانی بزرگ پیش‌آموزش‌دیده
  • 6. فهم معماری‌های مختلف LLM (مانند GPT، BERT)
  • 7. مفهوم پیش‌آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 8. اهمیت داده‌ها در پیش‌آموزش LLMها
  • 9. کیفیت و کمیت داده‌ها در آموزش مدل
  • 10. روش‌های پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 11. شناخت چالش‌های داده‌های حجیم
  • 12. مقدمه‌ای بر سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش LLM
  • 13. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و کاربرد آن‌ها
  • 14. حافظه و پهنای باند در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 15. تکنیک‌های موازی‌سازی در آموزش مدل
  • 16. موازی‌سازی داده‌ها (Data Parallelism)
  • 17. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 18. موازی‌سازی لوله‌ای (Pipeline Parallelism)
  • 19. موازی‌سازی تانسور (Tensor Parallelism)
  • 20. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های کوانتیزاسیون
  • 21. اهمیت کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل
  • 22. انواع کوانتیزاسیون: هشت بیتی، چهار بیتی
  • 23. روش‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 24. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 25. بررسی تکنیک‌های هرس (Pruning) مدل
  • 26. مفهوم هرس و انواع آن
  • 27. هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 28. کاهش پارامترها از طریق هرس
  • 29. روش‌های انتخاب پارامترهای کم‌اهمیت
  • 30. مقدمه‌ای بر تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 31. انواع تقطیر دانش: معلم-دانش‌آموز
  • 32. استفاده از مدل‌های بزرگتر به عنوان معلم
  • 33. آموزش مدل‌های کوچکتر با خروجی مدل معلم
  • 34. کاربرد تقطیر دانش در کاهش اندازه مدل
  • 35. تکنیک‌های بهینه‌سازی در زمان استنتاج (Inference Optimization)
  • 36. کش کردن (Caching) فعال‌سازی‌ها
  • 37. تکنیک‌های پیش‌بینی کلمه بعدی (Next Token Prediction)
  • 38. بهینه‌سازی لایه‌های توجه (Attention Optimization)
  • 39. فشرده‌سازی مدل از طریق روش‌های دیگر
  • 40. مقدمه‌ای بر مدل‌های لوکال (LoRA)
  • 41. افزایش طول عمر مدل با LoRA
  • 42. تنظیم دقیق پارامترهای LoRA
  • 43. کاربرد LoRA در سناریوهای مختلف
  • 44. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه
  • 45. مدیریت فعال‌سازی‌ها در زمان آموزش
  • 46. کاهش مصرف حافظه GPU
  • 47. استفاده از تکنیک‌های Offloading
  • 48. بررسی معماری‌های بهینه‌تر برای LLMها
  • 49. مدل‌های با کارایی بالاتر
  • 50. معماری‌های مبتنی بر State-Space Models
  • 51. مقایسه کارایی معماری‌های مختلف
  • 52. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای مدل‌های چندزبانه
  • 53. چالش‌های آموزش مدل‌های چندزبانه
  • 54. روش‌های به اشتراک‌گذاری پارامترها
  • 55. آموزش مدل‌های با تمرکز بر زبان فارسی
  • 56. بهینه‌سازی مدل برای کاربردهای خاص
  • 57. مدل‌های زبانی برای پردازش اسناد فارسی
  • 58. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای فارسی
  • 59. کاربرد LLMها در حوزه آموزش مجازی
  • 60. بهینه‌سازی مدل برای پاسخگویی به سوالات
  • 61. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
  • 62. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های بهینه‌شده
  • 63. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل
  • 64. شاخص‌های ارزیابی دقت و سرعت
  • 65. ارزیابی مدل در سناریوهای واقعی
  • 66. چالش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 67. روش‌های کاهش تأخیر در استنتاج
  • 68. بهینه‌سازی سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 69. استفاده از چارچوب‌های استنتاج سریع
  • 70. مدیریت بار کاری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 71. اصول معماری سیستم‌های LLM مقیاس‌پذیر
  • 72. طراحی پایپ‌لاین‌های پردازش
  • 73. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
  • 74. پیاده‌سازی مکانیزم‌های مقیاس‌پذیری خودکار
  • 75. ملاحظات امنیتی در استقرار LLMها
  • 76. حفاظت از داده‌های حساس
  • 77. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل
  • 78. تکنیک‌های امن‌سازی APIهای LLM
  • 79. قوانین و مقررات مرتبط با استفاده از LLMها
  • 80. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه LLM
  • 81. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
  • 82. تطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 83. کاربرد LLMها در بهبود فرآیندهای سازمانی
  • 84. بهینه‌سازی فرآیندهای اداری
  • 85. کاربرد در خدمات مشتریان
  • 86. تحلیل داده‌های حجیم با LLM
  • 87. مدیریت دانش سازمانی با LLM
  • 88. مقدمه‌ای بر آینده بهینه‌سازی LLMها
  • 89. روندهای نوظهور در حوزه LLM
  • 90. مدل‌های کوچکتر با کارایی بالا
  • 91. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مدل
  • 92. بهینه‌سازی مداوم مدل‌ها
  • 93. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مولد
  • 94. کاربرد در تولید کد و محتوای خلاقانه
  • 95. توسعه ابزارهای جدید با LLMها
  • 96. آینده تعامل انسان و ماشین
  • 97. چالش‌های فنی و علمی پیش رو
  • 98. تاثیر LLMها بر صنایع مختلف
  • 99. تاثیر بر بازار کار و مشاغل
  • 100. توسعه مدل‌های تخصصی برای حوزه‌های علمی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی LLMs برای افزایش طول عمر مدل و کاهش هزینه‌ها”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا