کتاب راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی Distributed Training

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 راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی Distributed Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری توزیع‌شده و مزایای آن
  • 2. مفاهیم اساسی در آموزش توزیع‌شده
  • 3. انواع معماری‌های آموزش توزیع‌شده
  • 4. آموزش موازی داده (Data Parallelism)
  • 5. آموزش موازی مدل (Model Parallelism)
  • 6. آموزش ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 7. چالش‌های کلیدی در آموزش توزیع‌شده
  • 8. ارتباطات شبکه در آموزش توزیع‌شده
  • 9. همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 10. روش‌های همگام‌سازی: گام به گام (Synchronous)
  • 11. روش‌های همگام‌سازی: ناهمگام (Asynchronous)
  • 12. معرفی فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
  • 13. TensorFlow و قابلیت‌های توزیع‌شده آن
  • 14. PyTorch و قابلیت‌های توزیع‌شده آن
  • 15. Horovod: کتابخانه‌ای برای آموزش توزیع‌شده
  • 16. DeepSpeed: بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بزرگ
  • 17. Ray Train: فریم‌ورکی برای یادگیری ماشینی توزیع‌شده
  • 18. استقرار محیط آموزش توزیع‌شده
  • 19. آماده‌سازی زیرساخت سخت‌افزاری
  • 20. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 21. استفاده از شتاب‌دهنده‌های تخصصی (TPU)
  • 22. شبکه‌بندی و پهنای باند بالا
  • 23. نرم‌افزارهای مورد نیاز و پیکربندی
  • 24. نصب و راه‌اندازی فریم‌ورک‌های توزیع‌شده
  • 25. پیکربندی ارتباطات بین نودها
  • 26. تنظیمات اولیه برای آموزش توزیع‌شده
  • 27. انتخاب استراتژی موازی‌سازی مناسب
  • 28. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده
  • 29. تقسیم داده‌ها بین پردازنده‌ها
  • 30. بهینه‌سازی انتقال داده‌ها
  • 31. مدیریت حافظه در موازی‌سازی داده
  • 32. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل
  • 33. تقسیم مدل بین پردازنده‌ها
  • 34. مدیریت وابستگی‌های محاسباتی
  • 35. بهینه‌سازی ارتباطات بین لایه‌ها
  • 36. پیاده‌سازی موازی‌سازی ترکیبی
  • 37. ترکیب موازی‌سازی داده و مدل
  • 38. تنظیم پارامترهای ترکیبی
  • 39. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی در آموزش توزیع‌شده
  • 40. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد
  • 41. شناسایی گلوگاه‌های شبکه و محاسباتی
  • 42. تکنیک‌های اشکال‌زدایی
  • 43. مدیریت خرابی در آموزش توزیع‌شده
  • 44. استراتژی‌های بازیابی از خطا
  • 45. ذخیره و بازیابی Checkpoint
  • 46. ادامه آموزش پس از خرابی
  • 47. مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده
  • 48. ارزیابی مقیاس‌پذیری با افزایش پردازنده‌ها
  • 49. شناسایی محدودیت‌های مقیاس‌پذیری
  • 50. بهینه‌سازی برای مقیاس‌پذیری بالا
  • 51. آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLM) توزیع‌شده
  • 52. ملاحظات خاص برای LLMها
  • 53. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه برای LLMها
  • 54. آموزش مدل‌های بینایی ماشین توزیع‌شده
  • 55. ملاحظات خاص برای بینایی ماشین
  • 56. استفاده از دادگان بزرگ توزیع‌شده
  • 57. کاربردها و مطالعات موردی آموزش توزیع‌شده
  • 58. پیشرفت در هوش مصنوعی با آموزش توزیع‌شده
  • 59. مطالعه موردی: آموزش مدل‌های مولد
  • 60. مطالعه موردی: کاربرد در علوم زیستی
  • 61. مطالعه موردی: کاربرد در فیزیک محاسباتی
  • 62. مطالعه موردی: کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 63. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
  • 64. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 65. امنیت ارتباطات شبکه
  • 66. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 67. اخلاق در یادگیری ماشینی توزیع‌شده
  • 68. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های توزیع‌شده
  • 69. شفافیت در فرآیند آموزش
  • 70. کاربرد در پژوهش‌های علمی و صنعتی
  • 71. توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 72. تسریع فرآیند تحقیق و توسعه
  • 73. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 74. آموزش مدل‌های با پارامترهای بسیار زیاد
  • 75. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
  • 76. استفاده از کوانتیزاسیون در آموزش توزیع‌شده
  • 77. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 78. مقایسه فریم‌ورک‌های مختلف برای سناریوهای خاص
  • 79. انتخاب فریم‌ورک بر اساس نیاز پروژه
  • 80. مزایا و معایب هر فریم‌ورک
  • 81. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری توزیع‌شده
  • 82. تنظیم نرخ یادگیری در محیط توزیع‌شده
  • 83. مدیریت اندازه بچ (Batch Size)
  • 84. تنظیمات بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 85. تکنیک‌های کاهش زمان آموزش
  • 86. موازی‌سازی داده با استفاده از چندین GPU
  • 87. تکنیک‌های کاهش ارتباطات شبکه
  • 88. استفاده از الگوریتم‌های کارآمدتر
  • 89. آینده آموزش توزیع‌شده
  • 90. روندهای نوظهور در یادگیری توزیع‌شده
  • 91. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 92. چالش‌های آینده و راهکارها
  • 93. آموزش توزیع‌شده در محیط‌های ابری
  • 94. مزایای استفاده از زیرساخت ابری
  • 95. چالش‌های امنیتی و هزینه‌ای در ابر
  • 96. آموزش توزیع‌شده با استفاده از سخت‌افزارهای نوین
  • 97. معماری‌های جدید پردازشی
  • 98. تأثیر سخت‌افزارهای تخصصی بر عملکرد
  • 99. بهبود الگوریتم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 100. الگوریتم‌های توزیع‌شده بدون نیاز به همگام‌سازی کامل

📚 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.