سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM

کتاب بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM

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 عملکرد مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبان
  • 3. معماری ترانسفورمر و نحوه عملکرد آن
  • 4. مفهوم توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
  • 5. کاربرد مدل‌های زبان در پردازش زبان طبیعی
  • 6. معرفی کتابخانه TensorFlow و Keras
  • 7. اصول اولیه PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 9. آشنایی با سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش مدل
  • 10. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 11. اهمیت بهینه‌سازی در مدل‌های زبان بزرگ
  • 12. معرفی کتابخانه TensorRT-LLM
  • 13. نصب و پیکربندی TensorRT-LLM
  • 14. مراحل اولیه استفاده از TensorRT-LLM
  • 15. مفهوم TensorRT و مزایای آن
  • 16. تبدیل مدل‌های زبان به فرمت TensorRT
  • 17. فرآیند کامپایل مدل با TensorRT-LLM
  • 18. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای TensorRT
  • 19. تنظیمات زمان استنتاج (Inference)
  • 20. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) در TensorRT-LLM
  • 21. کوانتیزاسیون 8 بیتی و 4 بیتی
  • 22. مزایای کوانتیزاسیون برای کاهش حافظه
  • 23. تکنیک‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 24. تنظیمات برای کوانتیزاسیون دقیق
  • 25. بهینه‌سازی لایه‌های شبکه عصبی
  • 26. بهینه‌سازی لایه‌های توجه (Attention)
  • 27. بهینه‌سازی لایه‌های پیش‌خور (Feed-Forward)
  • 28. استفاده از کرنل‌های بهینه‌شده TensorRT
  • 29. مدیریت حافظه در TensorRT-LLM
  • 30. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه GPU
  • 31. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 32. مدیریت بافرهای ورودی و خروجی
  • 33. بهینه‌سازی پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 34. استفاده از اندازه‌های دسته بهینه
  • 35. پردازش همزمان چندین درخواست
  • 36. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای مختلف
  • 37. پشتیبانی TensorRT-LLM از GPUهای NVIDIA
  • 38. تنظیمات برای معماری‌های مختلف GPU
  • 39. کاربرد TensorRT-LLM در مدل‌های Llama
  • 40. کاربرد TensorRT-LLM در مدل‌های GPT
  • 41. کاربرد TensorRT-LLM در مدل‌های Bloom
  • 42. کاربرد TensorRT-LLM در مدل‌های Falcon
  • 43. بهینه‌سازی مدل‌های زبان فارسی
  • 44. چالش‌های بهینه‌سازی مدل‌های چندزبانه
  • 45. معرفی ابزارهای پروفایلینگ عملکرد
  • 46. استفاده از NVIDIA Nsight Systems
  • 47. تجزیه و تحلیل نتایج پروفایلینگ
  • 48. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 49. روش‌های بهبود زمان پاسخ‌دهی
  • 50. کاهش تأخیر (Latency) در استنتاج
  • 51. افزایش توان عملیاتی (Throughput)
  • 52. مدیریت بار (Load Balancing) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 53. استفاده از TensorRT-LLM در محیط‌های ابری
  • 54. بهینه‌سازی برای استقرار در لبه (Edge Deployment)
  • 55. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
  • 56. رعایت اصول حاکم بر داده‌ها
  • 57. استانداردهای حفاظت از اطلاعات کاربران
  • 58. ملاحظات مربوط به قوانین داخلی
  • 59. تطابق با آیین‌نامه‌های مربوط به محتوای دیجیتال
  • 60. اصول شرعی در پردازش داده‌ها
  • 61. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 62. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبان
  • 63. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 64. پرهیز از سوگیری‌های ناخواسته در مدل‌ها
  • 65. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 66. تکنیک‌های کاهش سوگیری در آموزش مدل
  • 67. بررسی و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌شده
  • 68. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 69. تست عملکرد در سناریوهای واقعی
  • 70. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌ها
  • 71. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی
  • 72. نکات کلیدی در بهینه‌سازی مدل‌های زبان
  • 73. آینده بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
  • 74. نوآوری‌های جدید در TensorRT-LLM
  • 75. پیشرفت‌های آتی در سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 76. نقش یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 77. استفاده از تکنیک‌های خودکارسازی بهینه‌سازی
  • 78. بهینه‌سازی مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 79. کاربرد مدل‌های زبان در حوزه‌های کاربردی
  • 80. کاربرد در تحلیل احساسات متون
  • 81. کاربرد در خلاصه‌سازی متون
  • 82. کاربرد در تولید محتوای خلاقانه
  • 83. کاربرد در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 84. کاربرد در ترجمه ماشینی
  • 85. کاربرد در چت‌بات‌های هوشمند
  • 86. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی نهایی
  • 87. تنظیمات نهایی برای استقرار
  • 88. بررسی سازگاری با زیرساخت موجود
  • 89. مدیریت به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌ها
  • 90. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک مدل خاص
  • 91. تحلیل نتایج پس از بهینه‌سازی
  • 92. مقایسه عملکرد قبل و بعد از بهینه‌سازی
  • 93. جمع‌بندی و درس‌های آموخته شده

📚 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.