کتاب شتاب‌دهی استنتاج مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM
, ,

کتاب شتاب‌دهی استنتاج 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.
شناسه محصول: SuperCourse-0000058847 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 شتاب‌دهی استنتاج مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی

🎓 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 مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 4. معرفی TensorRT-LLM
  • 5. نصب و پیکربندی TensorRT-LLM
  • 6. مفاهیم کلیدی بهینه‌سازی مدل
  • 7. بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
  • 8. معماری GPU و تأثیر آن بر استنتاج
  • 9. مقدمه‌ای بر TensorRT
  • 10. تکنیک‌های کوانتیزاسیون در TensorRT-LLM
  • 11. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۴ بیتی
  • 12. کوانتیزاسیون سفارشی
  • 13. بهینه‌سازی معماری مدل برای TensorRT-LLM
  • 14. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و سفارشی‌سازی آن‌ها
  • 15. تبدیل مدل‌های PyTorch به TensorRT-LLM
  • 16. تبدیل مدل‌های TensorFlow به TensorRT-LLM
  • 17. مدیریت مدل‌های مختلف
  • 18. استقرار مدل‌های بهینه‌شده
  • 19. معماری‌های استقرار مدل
  • 20. مقدمه‌ای بر LLMOps
  • 21. اصول LLMOps
  • 22. ابزارهای LLMOps
  • 23. مدیریت چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
  • 24. پایپ‌لاین‌های LLMOps
  • 25. نظارت بر عملکرد مدل
  • 26. عیب‌یابی و رفع مشکلات استنتاج
  • 27. مقاله‌های علمی مرتبط با بهینه‌سازی LLM
  • 28. بررسی مقالات کلیدی در زمینه LLMOps
  • 29. تحلیل نتایج مقالات
  • 30. استفاده از TensorRT-LLM در پروژه‌های واقعی
  • 31. مطالعه موردی: استقرار مدل ترجمه ماشینی
  • 32. مطالعه موردی: استقرار مدل خلاصه‌سازی متن
  • 33. مطالعه موردی: استقرار مدل تولید محتوا
  • 34. مقایسه TensorRT-LLM با ابزارهای مشابه
  • 35. مزایای استفاده از TensorRT-LLM
  • 36. محدودیت‌های TensorRT-LLM
  • 37. آینده بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبان بزرگ
  • 38. روندهای جدید در LLMOps
  • 39. تأثیر سخت‌افزار بر استنتاج مدل
  • 40. بهینه‌سازی برای معماری‌های مختلف GPU
  • 41. استفاده از چندین GPU برای استنتاج
  • 42. مدیریت حافظه در استنتاج GPU
  • 43. بهینه‌سازی پردازش موازی
  • 44. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی
  • 45. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 46. پردازش توالی (Sequence Processing)
  • 47. مدیریت صف درخواست‌ها
  • 48. بهینه‌سازی تاخیر (Latency Optimization)
  • 49. بهینه‌سازی توان عملیاتی (Throughput Optimization)
  • 50. تنظیم پارامترهای مدل
  • 51. تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون
  • 52. تنظیم پارامترهای معماری
  • 53. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 54. مدیریت منابع محاسباتی
  • 55. نرم‌افزارهای متن‌باز مرتبط با LLMOps
  • 56. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز
  • 57. استانداردهای امنیتی در استقرار مدل
  • 58. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 59. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 60. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 61. کاربرد TensorRT-LLM در صنایع مختلف
  • 62. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 63. کاربرد در تحلیل داده‌های متنی
  • 64. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. کاربرد در ربات‌های گفتگو
  • 66. کاربرد در هوش مصنوعی مولد
  • 67. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته مدل‌های زبان
  • 68. معماری‌های ترنسفورمر پیشرفته
  • 69. مدل‌های زبانی با قابلیت‌های چندوجهی
  • 70. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 71. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 72. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبان
  • 73. معیارهای ارزیابی کیفیت استنتاج
  • 74. روش‌های بهبود دقت مدل
  • 75. مدیریت دانش در مدل‌های زبان
  • 76. استفاده از پایگاه‌های دانش خارجی
  • 77. ادغام دانش در مدل‌ها
  • 78. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه
  • 79. تولید شعر و داستان
  • 80. تولید کد برنامه‌نویسی
  • 81. تولید محتوای آموزشی
  • 82. تکنیک‌های تشخیص الگو در متن
  • 83. تحلیل احساسات متنی
  • 84. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار
  • 85. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 86. کاربرد TensorRT-LLM در تحقیقات علمی
  • 87. پژوهش در زمینه مدل‌های زبانی
  • 88. توسعه الگوریتم‌های جدید
  • 89. ارائه نتایج تحقیقاتی
  • 90. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی موازی در پایتون
  • 91. کتابخانه‌های موازی‌سازی
  • 92. استفاده از CUDA برای پردازش موازی
  • 93. مدیریت خطاهای کوانتیزاسیون
  • 94. کاهش اثرات ناخواسته کوانتیزاسیون
  • 95. بهینه‌سازی برای معماری‌های خاص
  • 96. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 97. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 98. فشرده‌سازی مبتنی بر هرس (Pruning)
  • 99. فشرده‌سازی مبتنی بر تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 100. چالش‌های استقرار مدل‌های بزرگ

📚 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 شتاب‌دهی استنتاج مدل‌های زبان بزرگ با TensorRT-LLM”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا