سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed and Mixed Precision Training

کتاب راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed and Mixed Precision Training

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 راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed and Mixed Precision Training

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 دقت عددی در محاسبات علمی
  • 3. اهمیت استفاده از دقت‌های پایین‌تر در آموزش مدل‌ها
  • 4. انواع دقت‌های عددی: FP32، FP16، BF16، INT8
  • 5. مزایای استفاده از Mixed Precision Training
  • 6. چالش‌های فنی Mixed Precision Training
  • 7. نرم‌افزارهای پشتیبان Mixed Precision Training (PyTorch, TensorFlow)
  • 8. تکنیک‌های کاهش دقت در PyTorch
  • 9. تکنیک‌های کاهش دقت در TensorFlow
  • 10. معماری‌های سخت‌افزاری مناسب برای Mixed Precision
  • 11. کارت‌های گرافیک NVIDIA با پشتیبانی از Tensor Cores
  • 12. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری دیگر
  • 13. مفهوم آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
  • 14. انواع استراتژی‌های موازی‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 15. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 16. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 17. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 18. موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
  • 19. موازی‌سازی تانسور (Tensor Parallelism)
  • 20. پروتکل‌های ارتباطی در آموزش توزیع‌شده (NCCL, MPI)
  • 21. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده (Horovod, DeepSpeed)
  • 22. پیکربندی محیط آموزش توزیع‌شده
  • 23. پیش‌نیازهای نرم‌افزاری برای آموزش توزیع‌شده
  • 24. نصب و پیکربندی PyTorch Distributed
  • 25. نصب و پیکربندی TensorFlow Distributed
  • 26. نصب و پیکربندی Horovod
  • 27. نصب و پیکربندی DeepSpeed
  • 28. آموزش با موازی‌سازی داده در PyTorch
  • 29. آموزش با موازی‌سازی داده در TensorFlow
  • 30. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با Horovod
  • 31. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با DeepSpeed
  • 32. آموزش با موازی‌سازی مدل در PyTorch
  • 33. آموزش با موازی‌سازی مدل در TensorFlow
  • 34. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل با DeepSpeed
  • 35. موازی‌سازی تانسور در PyTorch
  • 36. موازی‌سازی تانسور در TensorFlow
  • 37. موازی‌سازی خط لوله در PyTorch
  • 38. موازی‌سازی خط لوله در TensorFlow
  • 39. استفاده از Mixed Precision با موازی‌سازی داده
  • 40. استفاده از Mixed Precision با موازی‌سازی مدل
  • 41. استفاده از Mixed Precision با موازی‌سازی ترکیبی
  • 42. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 43. تکنیک‌های کاهش حجم تبادلات داده
  • 44. استفاده از AllReduce و Gather
  • 45. کاهش زمان اوج‌گیری (Gradient Averaging)
  • 46. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
  • 47. تکنیک‌های Offloading پارامترها و گرادیان‌ها
  • 48. استفاده از Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)
  • 49. مراحل پیاده‌سازی ZeRO در DeepSpeed
  • 50. ZeRO-1: بهینه‌سازی پارامترها
  • 51. ZeRO-2: بهینه‌سازی پارامترها و گرادیان‌ها
  • 52. ZeRO-3: بهینه‌سازی پارامترها، گرادیان‌ها و حالت بهینه‌ساز
  • 53. تنظیمات پیشرفته DeepSpeed
  • 54. استفاده از قابلیت Checkpointing در آموزش توزیع‌شده
  • 55. ذخیره و بازیابی مدل در حالت توزیع‌شده
  • 56. مدیریت خطاهای احتمالی در آموزش توزیع‌شده
  • 57. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در محیط توزیع‌شده
  • 58. ابزارهای بصری‌سازی نتایج آموزش توزیع‌شده
  • 59. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
  • 60. استفاده از دقت‌های پایین برای استنتاج (Inference)
  • 61. بهینه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده با دقت پایین
  • 62. مقایسه عملکرد مدل‌ها با دقت‌های مختلف
  • 63. مطالعات موردی: آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 64. مطالعات موردی: آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 65. مطالعات موردی: آموزش مدل‌های پردازش صوت
  • 66. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های پیشرفته
  • 67. کاربرد Distributed Training در مدل‌های پیشرفته
  • 68. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های عظیم
  • 69. آینده آموزش توزیع‌شده و Mixed Precision
  • 70. معرفی فریم‌ورک‌های جدید و نوظهور
  • 71. تاثیر پیشرفت سخت‌افزار بر آموزش توزیع‌شده
  • 72. نقش یادگیری فدرال (Federated Learning) در آموزش توزیع‌شده
  • 73. ارتباط بین یادگیری فدرال و آموزش توزیع‌شده
  • 74. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 75. چارچوب‌های قانونی و مقررات مربوط به استفاده از داده‌ها
  • 76. راهنمای عملی برای انتخاب استراتژی مناسب
  • 77. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی
  • 78. اشتباهات رایج و راه‌های اجتناب از آن‌ها
  • 79. مرجع‌شناسی و منابع تکمیلی
  • 80. کارگاه عملی: پیاده‌سازی یک مثال ساده
  • 81. ارزیابی عملکرد و بهینه‌سازی نهایی
  • 82. پیش‌بینی روند آینده در این حوزه
  • 83. جمع‌بندی و چشم‌اندازها
  • 84. اصول اولیه برنامه‌نویسی موازی
  • 85. مفاهیم پایه‌ای سخت‌افزار موازی
  • 86. تکنیک‌های موازی‌سازی در سطح دستورالعمل
  • 87. موازی‌سازی در سطح رشته (Thread-level parallelism)
  • 88. موازی‌سازی در سطح فرآیند (Process-level parallelism)
  • 89. موازی‌سازی در سطح گره (Node-level parallelism)
  • 90. ارتباط بین پردازنده‌ها (Inter-processor communication)
  • 91. مدل‌های حافظه مشترک و حافظه توزیع‌شده
  • 92. سنکرونیزاسیون و قفل‌ها در برنامه‌نویسی موازی
  • 93. مفهوم بن‌بست (Deadlock) و جلوگیری از آن
  • 94. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی در الگوریتم‌های موازی
  • 95. اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد سیستم‌های موازی
  • 96. ابزارهای اشکال‌زدایی (Debugging) برای برنامه‌های موازی
  • 97. نکات مهم در بهینه‌سازی کد موازی
  • 98. فرهنگ سازمانی و تیم‌ورک در پروژه‌های موازی
  • 99. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی پروژه‌های موازی
  • 100. اهمیت مستندسازی در پروژه‌های موازی

📚 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.