, ,

کتاب بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM

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 عملکرد مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM”

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

پیمایش به بالا