سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای کاربردهای عملی

کتاب بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای کاربردهای عملی

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 استنتاج مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای کاربردهای عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 2. معماری ترنسفورمر: مبانی
  • 3. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
  • 4. روش‌های پیش‌پردازش متن برای LLM
  • 5. مبانی استنتاج مدل‌های زبان بزرگ
  • 6. کارایی استنتاج: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 7. فشرده‌سازی مدل: کوانتیزاسیون
  • 8. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۴ بیتی
  • 9. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 10. تعدیل پارامترها (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 11. LoRA و QLoRA
  • 12. تکنیک‌های تعبیه (Embedding) بهینه
  • 13. روش‌های پیش‌بینی توکن بعدی
  • 14. مدیریت حافظه در استنتاج LLM
  • 15. حافظه پنهان کلید-مقدار (KV Cache)
  • 16. بهینه‌سازی KV Cache
  • 17. تکنیک‌های پردازش موازی
  • 18. موازی‌سازی تانسور (Tensor Parallelism)
  • 19. موازی‌سازی خطی (Pipeline Parallelism)
  • 20. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 21. ترکیب روش‌های موازی‌سازی
  • 22. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای LLM
  • 23. استفاده از GPU برای استنتاج
  • 24. استفاده از TPU برای استنتاج
  • 25. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری اختصاصی
  • 26. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
  • 27. بهینه‌سازی در سطح سیستم‌عامل
  • 28. سیستم‌های عامل و بهینه‌سازی LLM
  • 29. تکنیک‌های زمان‌بندی (Scheduling)
  • 30. بهینه‌سازی I/O برای LLM
  • 31. فشرده‌سازی مدل با حذف پارامتر
  • 32. هرس مدل (Pruning)
  • 33. تکنیک‌های هرس ساختاریافته
  • 34. تکنیک‌های هرس غیرساختاریافته
  • 35. ارزیابی مدل‌های فشرده
  • 36. معیارهای ارزیابی کارایی استنتاج
  • 37. نرخ عبور (Throughput) و تأخیر (Latency)
  • 38. مصرف حافظه و توان پردازشی
  • 39. مقایسه رویکردهای مختلف بهینه‌سازی
  • 40. مدل‌های زبان بزرگ در کاربردهای فارسی
  • 41. چالش‌های پردازش زبان فارسی در LLM
  • 42. بهینه‌سازی LLM برای زبان فارسی
  • 43. کاربرد LLM در تولید محتوا
  • 44. کاربرد LLM در خلاصه‌سازی متون
  • 45. کاربرد LLM در ترجمه ماشینی
  • 46. کاربرد LLM در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 47. کاربرد LLM در تحلیل احساسات
  • 48. کاربرد LLM در چت‌بات‌ها
  • 49. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
  • 50. سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ
  • 51. شفافیت و قابلیت تفسیر LLM
  • 52. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLM
  • 53. امنیت در استنتاج LLM
  • 54. حفاظت از داده‌های حساس
  • 55. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 56. روش‌های اعتبارسنجی خروجی LLM
  • 57. روش‌های مقابله با حملات مخرب به LLM
  • 58. بهینه‌سازی مصرف انرژی در LLM
  • 59. اثرات زیست‌محیطی LLM
  • 60. روش‌های کاهش مصرف انرژی
  • 61. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی
  • 62. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل
  • 63. استفاده از یادگیری تقویتی در فشرده‌سازی
  • 64. استفاده از یادگیری تقویتی در زمان‌بندی
  • 65. بهینه‌سازی مدل‌های اسپارس (Sparse Models)
  • 66. تکنیک‌های تولید مدل‌های اسپارس
  • 67. استنتاج مدل‌های اسپارس
  • 68. مدیریت مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-task Models)
  • 69. بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 70. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد
  • 71. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های بزرگ
  • 72. روش‌های تنظیم دقیق کارآمد
  • 73. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های تنظیم شده
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش زبان
  • 75. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 76. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 77. واحدهای بازگشتی گیت‌دار (GRU)
  • 78. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 79. ترنسفورمرهای اولیه
  • 80. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 81. BERT و مشتقات آن
  • 82. GPT و مشتقات آن
  • 83. تکامل معماری‌های LLM
  • 84. بهینه‌سازی معماری برای استنتاج
  • 85. کاربرد LLM در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 86. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه
  • 87. مدل‌های تولیدکننده (Generative Models)
  • 88. ملاحظات حقوقی در انتشار محتوا
  • 89. چارچوب‌های قانونی در ایران
  • 90. رعایت حدود شرعی در محتوا
  • 91. روش‌های ارزیابی جامع LLM
  • 92. مدیریت چرخه عمر مدل LLM
  • 93. آینده بهینه‌سازی استنتاج LLM

📚 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.