, ,

کتاب راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed and Mixed Precision Training

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 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)

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed and Mixed Precision Training”

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

پیمایش به بالا