سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با PyTorch و TensorFlow

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با PyTorch و TensorFlow

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 پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با PyTorch و TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مبانی PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 3. مبانی TensorFlow برای یادگیری عمیق
  • 4. ساختار و عملکرد مدل‌های بزرگ
  • 5. مفاهیم اساسی آموزش توزیع‌شده
  • 6. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
  • 7. انواع رویکردهای آموزش توزیع‌شده
  • 8. آموزش توزیع‌شده با Data Parallelism
  • 9. پیاده‌سازی Data Parallelism در PyTorch
  • 10. پیاده‌سازی Data Parallelism در TensorFlow
  • 11. آموزش توزیع‌شده با Model Parallelism
  • 12. پیاده‌سازی Model Parallelism در PyTorch
  • 13. پیاده‌سازی Model Parallelism در TensorFlow
  • 14. ترکیب Data و Model Parallelism
  • 15. معرفی کتابخانه‌های آموزش توزیع‌شده
  • 16. کتابخانه Horovod برای آموزش توزیع‌شده
  • 17. نصب و پیکربندی Horovod
  • 18. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با Horovod
  • 19. کتابخانه DeepSpeed برای آموزش توزیع‌شده
  • 20. ویژگی‌های کلیدی DeepSpeed
  • 21. استفاده از DeepSpeed برای بهینه‌سازی حافظه
  • 22. استفاده از DeepSpeed برای بهینه‌سازی سرعت
  • 23. آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 24. آموزش توزیع‌شده مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 25. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
  • 26. شبکه‌بندی (Networking) در آموزش توزیع‌شده
  • 27. پروتکل‌های ارتباطی (NCCL, Gloo)
  • 28. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 29. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
  • 30. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش توزیع‌شده
  • 31. ابزارهای مانیتورینگ (TensorBoard, Weights & Biases)
  • 32. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه (Gradient Checkpointing)
  • 33. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه (Offloading)
  • 34. کوچک‌سازی مدل (Model Quantization)
  • 35. کوچک‌سازی مدل (Model Pruning)
  • 36. تکنیک‌های موازی‌سازی تنسور
  • 37. پیاده‌سازی موازی‌سازی تنسور در PyTorch
  • 38. پیاده‌سازی موازی‌سازی تنسور در TensorFlow
  • 39. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) در آموزش توزیع‌شده
  • 40. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (TPUs)
  • 41. مدیریت خوشه‌ها (Cluster Management)
  • 42. ابزارهای مدیریت خوشه (Kubernetes, Slurm)
  • 43. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده
  • 44. تنظیمات پیشرفته برای آموزش توزیع‌شده
  • 45. آموزش تقویتی توزیع‌شده
  • 46. یادگیری انتقالی در مقیاس بزرگ
  • 47. روش‌های بهینه‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 48. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 49. بررسی معماری‌های مدل‌های مناسب برای آموزش توزیع‌شده
  • 50. معماری‌های ترنسفورمر برای LLMs
  • 51. معماری‌های کانولوشنال برای بینایی کامپیوتر
  • 52. مدل‌های مولد (Generative Models) و آموزش توزیع‌شده
  • 53. کاربرد آموزش توزیع‌شده در علم داده
  • 54. کاربرد آموزش توزیع‌شده در تحقیقات علمی
  • 55. کاربرد آموزش توزیع‌شده در صنایع
  • 56. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 57. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
  • 58. ملاحظات اخلاقی در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 59. مطالعه موردی: آموزش مدل زبان فارسی
  • 60. مطالعه موردی: آموزش مدل تشخیص تصویر پزشکی
  • 61. مطالعه موردی: آموزش مدل پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 62. بهینه‌سازی هزینه در آموزش توزیع‌شده
  • 63. مقایسه کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مختلف
  • 64. آینده آموزش توزیع‌شده
  • 65. تکنیک‌های جدید در موازی‌سازی
  • 66. پیشرفت‌ها در سخت‌افزارهای محاسباتی
  • 67. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی آموزش
  • 68. آموزش توزیع‌شده با داده‌های نامتوازن
  • 69. روش‌های نمونه‌برداری در آموزش توزیع‌شده
  • 70. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
  • 71. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
  • 72. اعتبارسنجی مدل در مقیاس بزرگ
  • 73. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 74. مستندسازی فرآیند آموزش توزیع‌شده
  • 75. مستندسازی کد و تنظیمات
  • 76. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های بزرگ
  • 77. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های آموزش توزیع‌شده
  • 78. رفع اشکال در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 79. اشکال‌زدایی در سطح سخت‌افزار و شبکه
  • 80. اشکال‌زدایی در سطح فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 81. بهترین شیوه‌ها برای توسعه‌دهندگان
  • 82. آموزش توزیع‌شده و محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 83. استفاده از سرویس‌های ابری برای آموزش توزیع‌شده
  • 84. مدیریت منابع ابری برای آموزش
  • 85. هزینه‌های پنهان در آموزش توزیع‌شده
  • 86. راهکارهای کاهش هزینه‌های آموزش
  • 87. مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 88. مقایسه یادگیری فدرال با آموزش توزیع‌شده سنتی
  • 89. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 90. آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق توزیع‌شده
  • 91. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده برای آموزش توزیع‌شده
  • 92. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌شده
  • 93. معماری‌های سیستم‌های توزیع‌شده برای یادگیری عمیق
  • 94. پروتکل‌های همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 95. بهینه‌سازی موازی‌سازی داده و مدل
  • 96. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش ردپای حافظه
  • 97. پتانسیل‌های آتی در حوزه آموزش توزیع‌شده

📚 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.