سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی منابع سخت‌افزاری برای حداکثر کارایی در آموزش LLMs

کتاب بهینه‌سازی منابع سخت‌افزاری برای حداکثر کارایی در آموزش LLMs

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 بهینه‌سازی منابع سخت‌افزاری برای حداکثر کارایی در آموزش LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش LLMs (GPU, TPU)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری LLM ها و نیازمندی‌های سخت‌افزاری
  • 2. فهم زیرساخت‌های محاسباتی کلیدی برای یادگیری عمیق
  • 3. مروری بر پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و نقش آن‌ها در آموزش مدل‌ها
  • 4. معماری‌های حافظه در GPU ها و تأثیر آن‌ها بر عملکرد
  • 5. پهنای باند حافظه و تأخیر: عوامل حیاتی در آموزش LLM
  • 6. تکنیک‌های موازی‌سازی داده و مدل برای آموزش توزیع‌شده
  • 7. موازات داده: تقسیم داده‌ها بین پردازنده‌های متعدد
  • 8. موازات مدل: تقسیم لایه‌های مدل بین پردازنده‌ها
  • 9. موازات خط لوله: اجرای مراحل مختلف مدل به صورت همزمان
  • 10. تکنیک‌های افزایش بهره‌وری حافظه در آموزش LLM
  • 11. کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها برای کاهش مصرف حافظه
  • 12. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل و نقش آن در بهینه‌سازی منابع
  • 13. استفاده از حافظه خارجی و تکنیک‌های Offloading
  • 14. بهینه‌سازی الگوریتم‌های آموزش برای کاهش نیازهای محاسباتی
  • 15. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی تصادفی (SGD) و مشتقات آن
  • 16. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری و نقش آن در همگرایی سریع‌تر
  • 17. استفاده از بهینه‌سازهای پیشرفته مانند Adam و RMSprop
  • 18. تکنیک‌های تنظیم شتاب‌دهنده (Momentum) و نقش آن در غلبه بر مینیمم‌های محلی
  • 19. بهینه‌سازی توابع زیان (Loss Functions) برای تسریع همگرایی
  • 20. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
  • 21. L1 و L2 Regularization و تأثیر آن‌ها بر وزن‌های مدل
  • 22. Dropout: تکنیکی مؤثر برای جلوگیری از Overfitting
  • 23. Batch Normalization و تاثیر آن بر سرعت آموزش و پایداری
  • 24. Layer Normalization و کاربردهای آن در معماری‌های ترنسفورمر
  • 25. Gradient Clipping برای جلوگیری از انفجار گرادیان‌ها
  • 26. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای آموزش مؤثرتر LLM
  • 27. Tokenization و انتخاب روش‌های مناسب برای زبان فارسی
  • 28. Embeddings و روش‌های تولید آن‌ها
  • 29. Word2Vec و GloVe: مبانی و کاربردها
  • 30. FastText: رویکردی نوین در ساخت Embeddings
  • 31. Contextual Embeddings: ظهور مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 32. BERT و Transformer: انقلابی در پردازش زبان طبیعی
  • 33. مبانی معماری ترنسفورمر و مکانیزم Attention
  • 34. Self-Attention و نقش آن در درک روابط بین کلمات
  • 35. Multi-Head Attention و افزایش قابلیت مدل در درک زمینه
  • 36. Encoder-Decoder Architecture در ترنسفورمرها
  • 37. GPT و مدل‌های زبانی مولد
  • 38. مبانی آموزش مدل‌های زبانی مولد
  • 39. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای وظایف خاص
  • 40. تکنیک‌های Prompt Engineering برای هدایت مدل‌ها
  • 41. تکنیک‌های Few-Shot و Zero-Shot Learning
  • 42. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای آموزش ترنسفورمرهای بزرگ
  • 43. استفاده بهینه از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در آموزش ترنسفورمرها
  • 44. مدیریت حافظه GPU برای مدل‌های بزرگ
  • 45. تکنیک‌های موازی‌سازی در آموزش ترنسفورمرها
  • 46. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی سخت‌افزاری مانند CUDA و cuDNN
  • 47. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای آموزش LLM ها
  • 48. انتخاب چارچوب‌های یادگیری عمیق مناسب (PyTorch, TensorFlow)
  • 49. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی مانند DeepSpeed و Megatron-LM
  • 50. تکنیک‌های Mixed Precision Training برای افزایش سرعت و کاهش مصرف حافظه
  • 51. تکنیک‌های Gradient Accumulation برای شبیه‌سازی Batch Size بزرگتر
  • 52. مدیریت و مانیتورینگ فرآیند آموزش
  • 53. ابزارهای مانیتورینگ مانند TensorBoard و Weights & Biases
  • 54. تشخیص و رفع مشکلات در حین آموزش
  • 55. تنظیم پارامترهای هایپر (Hyperparameter Tuning)
  • 56. روش‌های خودکار هایپرپارامتر تیونینگ (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization)
  • 57. ارزیابی عملکرد مدل و معیارهای سنجش
  • 58. Perplexity: معیاری برای سنجش کیفیت مدل‌های زبانی
  • 59. BLEU Score برای ارزیابی ترجمه ماشینی
  • 60. ROUGE Score برای ارزیابی خلاصه‌سازی متن
  • 61. GLUE و SuperGLUE: بنچمارک‌های جامع ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 62. کاربرد LLM ها در آموزش فارسی
  • 63. تولید محتوای آموزشی متناسب با نیازهای دانش‌آموزان
  • 64. ایجاد دستیارهای آموزشی هوشمند برای پاسخگویی به سوالات
  • 65. طراحی سیستم‌های هوشمند برای ارزیابی تکالیف
  • 66. تولید محتوای خلاقانه و جذاب در حوزه آموزش
  • 67. چالش‌ها و راهکارهای بهینه‌سازی سخت‌افزاری در ایران
  • 68. محدودیت‌های دسترسی به سخت‌افزارهای پیشرفته
  • 69. راهکارهای بومی‌سازی و استفاده از منابع موجود
  • 70. توسعه زیرساخت‌های محاسباتی داخلی برای آموزش LLM
  • 71. نقش شرکت‌های دانش‌بنیان در توسعه سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 72. آینده پژوهی و روندهای نوین در بهینه‌سازی سخت‌افزاری LLM ها
  • 73. مفهوم Edge AI و اجرای LLM ها در دستگاه‌های لبه
  • 74. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر برای کاربردهای خاص
  • 75. سخت‌افزارهای تخصصی برای هوش مصنوعی (AI Accelerators)
  • 76. تاثیر پیشرفت‌های سخت‌افزاری بر توسعه نسل آینده LLM ها

📚 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.